Nesta era emergente da IA Generativa, como arquiteto de dados, é sua responsabilidade manter um registro das arquiteturas emergentes que atendem à IA Generativa. Do gerenciamento de dados à governança de dados e à linhagem de dados, as arquiteturas precisam emergir para lidar com volumes de dados. Neste artigo, você aprenderá sobre arquiteturas de dados emergentes como data mesh, Generative AI e Quantum-based, juntamente com as arquiteturas existentes como Data Fabric. O artigo concluirá mostrando as principais diferenças entre as arquiteturas de dados existentes e emergentes.
IA Generativa e Arquitetura de Dados
Como começamos o artigo com Generative AI , faz mais sentido falar sobre como Generative AI, incluindo large language models (LLMs) e outros modelos generativos, está transformando como as organizações processam e utilizam dados. Os modelos generativos de IA exigem grandes quantidades de dados de alta qualidade para treinamento e inferência, impulsionando a necessidade de arquiteturas de dados escaláveis e flexíveis.
Principais componentes da arquitetura de IA generativa
Camada de processamento de dados: Esta camada coleta, organiza e processa dados para modelos de IA generativos. Ela é responsável pela limpeza de dados, padronização e extração de recursos.
Camada de modelo generativo: esta camada contém modelos de IA que geram novos materiais ou dados e inclui seleção, treinamento e ajuste fino de modelos.
Camada de feedback e melhoria: esta camada incorpora o feedback do usuário e a análise de interação para melhorar o desempenho do modelo.
Camada de aplicação: facilita a colaboração entre homem e máquina e disponibiliza modelos de IA por meio de interfaces de usuário ou APIs.
Camada de modelo e hub: consiste em modelos de base, modelos ajustados e um hub de modelo centralizado para acessar e gerenciar diversos modelos de IA
Paradigmas modernos de arquitetura de dados
Malha de dados
Data mesh é uma arquitetura descentralizada que trata os dados como um produto e atribui responsabilidade para cada domínio de dados (por exemplo, vendas, marketing, finanças) às unidades de negócios relevantes. Data mesh é mais sobre distribuir a propriedade dos dados e permitir que equipes multifuncionais gerenciem os dados de uma forma que se alinhe com as necessidades de negócios desse domínio.
Exemplo Em uma grande organização de saúde, cada departamento, como cardiologia, radiologia e patologia, possui e gerencia seus próprios conjuntos de dados, expondo-os como produtos que podem ser acessados por outros departamentos conforme necessário.
Componentes-chave
- Produtos de dados orientados a domínio
- Plataforma de dados de autoatendimento
- Governança federada
- Descoberta e catálogo de dados
- Ferramentas: Apache Kafka, Kubernetes, Catálogo Unity do Databricks
Tecido de dados
O data fabric como uma arquitetura de dados usada por empresas como a IBM é uma arquitetura unificada que visa fornecer acesso, governança e gerenciamento de dados integrados e contínuos em todos os ambientes (on-premise, nuvem, híbrido) usando uma combinação de tecnologias, ferramentas e processos. Para garantir uma experiência de dados consistente em uma organização, a arquitetura do data fabric se concentra na integração, descoberta, segurança e orquestração de dados.
O Data Fabric pode permitir acesso e governança contínuos para dados de clientes de diversas fontes (sites, aplicativos móveis, sistemas de CRM) em diferentes regiões (Europa, Ásia, América do Norte) de forma centralizada.
Componentes-chave
- Gerenciamento de metadados
- Camada de integração de dados
- Virtualização de dados
- Motor de IA/ML para gerenciamento automatizado de dados
- Ferramentas: Nuvem de gerenciamento de dados inteligente da Informatica, IBM Cloud Pak para dados, Tecido de dados Talend
Arquitetura Lakehouse
Lakehouse combina os melhores recursos de data lakes e data warehouses . Lakehouses fornecem uma base flexível para armazenar e processar os grandes conjuntos de dados necessários para IA generativa.
Componentes-chave
- Armazenamento de objetos
- Camada de metadados
- Motor de consulta
- Suporte a transações ACID
- Ferramentas: Databricks Lago Delta, Apache Hudi, Floco de neve, Google BigLake
Arquiteturas nativas da nuvem e em tempo real
Arquiteturas nativas da nuvem e em tempo real são essenciais para dar suporte às demandas computacionais e aos requisitos de baixa latência de aplicativos de IA generativa.
Componentes-chave
- Computação sem servidor
- Conteinerização
- Processamento de fluxo
- Computação na memória
- Ferramentas: AWS Lambda, Funções do Azure, Apache Kafka, Apache Flink, Redis
Integração de IA e aprendizado de máquina
Arquiteturas especializadas para cargas de trabalho de IA e ML são cruciais para dar suporte a modelos de IA generativos.
Componentes-chave
- Loja de recursos
- Registro de modelo
- Rastreamento de experimentos
- Clusters de GPU
- Ferramentas: Fluxo de ML, Fluxo de Cubo, Amazon SageMaker, Google Vertex IA, Pesos e Vieses
Governança e Segurança de Dados
Dada a natureza sensível dos dados usados na IA generativa, medidas robustas de governança e segurança são fundamentais.
Componentes-chave
- Catálogo de dados
- Rastreamento de linhagem de dados
- Controle de acesso detalhado
- Criptografia de dados
- Ferramentas: Colibra, Alação, Apache Atlas, Cofre HashiCorp
Tendências emergentes
Computação de Borda
A computação de ponta está se tornando cada vez mais importante para implantar modelos de IA generativos mais próximos das fontes de dados, reduzindo a latência e melhorando a privacidade.
Ferramentas: Borda da IoT do Azure, AWS IoT Greengrass, TensorFlow Lite
Computação Quântica
Embora ainda esteja em estágios iniciais, a computação quântica tem o potencial de revolucionar certos aspectos da IA generativa, particularmente em áreas como criptografia e problemas complexos de otimização.
Ferramentas: IBM Quantum, Google Cirq, Kit de desenvolvimento do Microsoft Quantum
Arquiteturas específicas de IA generativa
Recuperação de Geração Aumentada (RAG)
As arquiteturas RAG combinam sistemas de recuperação com modelos generativos para produzir resultados mais precisos e contextualmente relevantes.
Componentes-chave
- Sistema de recuperação de documentos
- Banco de dados vetorial
- LLM para geração
- Camada de engenharia rápida
- Ferramentas: Pinha, Tecer, Cadeia Lang, Palheiro
Arquiteturas de ajuste fino e transferência de aprendizagem
Arquiteturas de ajuste fino e transferência de aprendizagem oferecem suporte à adaptação de modelos generativos pré-treinados a domínios ou tarefas específicas.
Componentes-chave
- Repositório de modelos pré-treinados
- Ajuste fino do pipeline
- Estrutura de avaliação
- Sistema de controle de versão do modelo
- Ferramentas: Transformadores de rostos que abraçam API de ajuste fino, OpenAI GPT-3, Google T5
Arquiteturas de IA generativas multimodais
Arquiteturas que dão suporte à IA generativa em diversas modalidades (texto, imagem, áudio, vídeo) estão se tornando cada vez mais importantes.
Componentes-chave
- Codificadores e decodificadores específicos de modalidade
- Mecanismos de atenção intermodais
- Aprendizagem de representação unificada
- Ferramentas: OpenAI DALL-E, Google Imagem, NVIDIA Omniverse
Conclusão
Para concluir, como arquiteto de dados, é essencial entender essas arquiteturas em evolução e como elas podem ser aplicadas para dar suporte a iniciativas de IA generativa dentro da sua organização. A escolha da arquitetura pode variar dependendo dos casos de uso específicos, volumes de dados, requisitos de desempenho e infraestrutura existente. Ao alavancar essas arquiteturas, ferramentas e tecnologias emergentes, você pode projetar sistemas de dados escaláveis, flexíveis e eficientes que impulsionam a inovação na era da IA generativa.
