说实话，我沉浸在数据中已经很久了，包括人们如何使用它以及从中获取价值——既作为一名工程师，也作为一名产品负责人。 在这段时间里，我意识到大多数组织需要利用强大的机器学习能力才能达到更高层次的数据洞察。 他们常常受到碎片化的工具、僵化的数据层和地狱般的数据模式的阻碍。 即使有了人工智能的最新创新，团队也可能拥有世界上最优秀的数据源，但必须花费所有时间将各个部分组装在一起才能使其运行，然后才能获得洞察。
我很高兴地分享 Weaviate 如何简化整个生成式人工智能应用程序编排过程。 Weaviate Agents，我们全新的智能体服务套件，体现了数据管理和人工智能开发方面的思维转变。 对我们来说，这不仅仅是一次功能发布，更是对我们如何看待人工智能驱动的数据体验在不久的将来演变的一个窗口。
数据库交互的演变
SQL 首先为数据库查询设定了标准，并成为了其通用语言。 如果您的数据结构完美、您完全了解模式以及模式中的数据模式，那么它将非常强大。 ORM（对象关系映射器）提供了一种从编写 SQL 中抽象出来的方案，这减少了一些负担，但并没有解决基本问题：数据是什么，推断的关系是什么，语义关系是什么。 接下来是 RAG（检索增强生成），开启了使用向量搜索非结构化数据的全新方式。 但这在结构化、非结构化甚至数据的多模态世界之间留下了一个巨大的差距。
Weaviate Agents 是 Weaviate API 的领域专家，也是存储在 Weaviate 中的模式和数据。 它们可以解释自然语言指令，自动找出潜在的搜索或转换，然后将任务链接在一起。 它们经过了 Weaviate API 的预训练，使其能够流利地“执行数据工作”——无需特殊的语法或数据工程。
Meet the First Three Weaviate Agents
Weaviate Agents 利用 Weaviate 的向量数据库和 LLM 进行数据存储、检索和转换。 这种开箱即用的方法意味着您在数据管道中需要管理的步骤更少。 通过将任务委托给智能体——无论您是在查询、转换还是个性化数据——您可以大大减少运营开销，最大限度地减少容易出错的脚本，并更快地获得洞察（或用户影响）。
查询智能体： 将 查询智能体 视为您的数据管家。 您用自然语言提交一个问题——它会决定哪些信息是相关的，在后台制定搜索或聚合方案，检索结果，甚至对结果进行排名。 通过消除组装 API 和编写复杂的提示的需要，您可以专注于应用程序的业务逻辑，而不是琐碎的事情。
转换智能体： 许多人花费了无数小时编写或重写脚本来清理、标记或扩充数据。 使用 转换智能体，所有这些复杂性都可以简化为一个简单的提示。 需要将产品描述翻译成五种语言吗？ 完成。 想使用更新后的分类法重新分类整个用户群吗？ 同样完成。 为 Z 世代受众创建新的产品描述？ 是的，甚至可以做到。
个性化智能体： 个性化不再是“锦上添花”，而是用户体验的核心。 个性化智能体 可以根据用户行为和偏好动态推荐或重新排序结果，帮助您超越静态推荐引擎、复杂的重新排序规则和权重，并提供实时、上下文感知体验。
GenAI 2.0：为什么现在需要智能体架构？
随着模型生态系统以前所未有的速度发展，智能体人工智能的现实正在打开大门。 具有半自主和完全自主系统的能力，可以进行推理和执行任务。 这一新时代将需要更高水平的数据复杂性和编排。 但工程和数据团队仍然面临的常见问题是：即使是最好的 AI 模型，如果您的系统碎片化，也无法产生实际影响。
Weaviate Agents 简化了下一代人工智能所需的数据复杂工作流程。 它们增强了 Weaviate 的“开箱即用”堆栈，最大限度地减少了构建和维护人工智能和智能体应用程序的运营开销
- AI 原生向量数据库： 存储和检索大规模结构化和非结构化数据，内置强大的向量和混合搜索功能。
- Weaviate Embeddings： 内置嵌入服务，简化了创建高质量向量嵌入的过程。
- Weaviate Agents： 预训练的智能体工作流程，用于完成复杂的数据任务。
Weaviate Agents：一个实际示例
现在让我们看看这在实践中可能是什么样子。
假设您为一家电子商务市场工作，用户使用“红色夏季连衣裙，价格在 45 美元到 95 美元之间”等查询搜索产品。 虽然向量搜索可能会检索到红色夏季连衣裙，但它无法按价格过滤结果，因为嵌入模型本身并不理解过滤约束。 为了弥合这一差距，公司通常会构建一个查询理解管道，该管道解释用户意图，提取相关过滤器，并构造适当的数据库查询。 但是，构建此管道需要时间和深入的主题专业知识。 使用 查询智能体，此功能即可开箱即用。 它了解 Weaviate 的查询架构和您的数据模型，从而能够准确地将用户查询转换为精确的、可过滤的搜索，并结合语义搜索——而无需自定义管道开发的开销。
继前面的示例之后，您的公司希望利用为您的产品创建的社交内容。 我们希望获取所有这些评论并对其进行总结，以创建产品的高级描述。 使用 转换智能体，您可以自动使用收集到的数据，并使用简单的自然语言提示创建新的描述并插入新值——立即使其可用于语义搜索！
现在，在同一家电子商务市场中，您希望通过提供个性化的搜索结果来提高用户保留率并改善购物体验。 与提供一刀切的排名不同，个性化智能体 利用用户上下文和过去的互动动态地重新排序结果，确保客户首先看到最相关的产品。
因此，这显然是一组电子商务用例，但 Weaviate Agents 旨在对存储的任何数据进行操作，因此适用于任何需要简化与数据交互的行业-以获得更好的洞察、创建和扩充您拥有的数据，或获得更好的排名结果。 Weaviate Agents 通过减少手动工作和对复杂基础设施的需求来优化结果。 开发人员可以专注于创新，而 Weaviate 则处理繁重的工作。
接下来是什么？
Weaviate 查询智能体现在处于公开预览版。 阅读文档，并通过 Weaviate Serverless Cloud 或我们的 14 天免费沙盒访问它。 我们将在未来几天分享查询智能体的技术教程和开发人员赋能材料。 请关注我们的博客并在 LinkedIn 上关注我们，以获取最新信息。
创新实验室一直在进行烹饪，因此请继续关注更新。 转换和个性化智能体即将推出！
准备开始构建了吗？
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