Desenhar pipelines de dados para IA generativa em tempo real

No contexto atual do desenvolvimento de software e da inteligência artificial, as organizações precisam ir além da simples criação de aplicações de IA. Para tirar o máximo partido das soluções de IA generativa, é essencial que as pipelines de dados sejam construídas para operar em tempo real, com latência mínima e elevada qualidade. Este é um fator decisivo para qualquer empresa de desenvolvimento de software de IA que ofereça serviços de desenvolvimento de software de IA.

Porque é que as pipelines de dados em tempo real são importantes

As empresas estão a abandonar progressivamente os processos tradicionais por lotes em favor de arquiteturas de transmissão contínua de dados (streaming). O mercado de ferramentas para pipelines de dados deverá atingir 48,3 mil milhões de dólares até 2030, impulsionado por uma taxa de crescimento anual composta de 26,8 %. No domínio da infraestrutura de IA generativa, projeta-se que o mercado atinja 309,4 mil milhões de dólares até 2031, com 96 % das empresas a planear expandir a sua capacidade de computação em IA.

As pipelines em tempo real são essenciais porque os modelos de IA generativa dependem de dados atualizados. Por exemplo, fluxos contínuos de dados são usados para alimentar sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG), permitindo que os agentes de IA acedam à informação de negócio em tempo real.

Componentes principais de uma pipeline otimizada

Para suportar soluções de IA generativa, uma pipeline eficaz deve incluir:

• Ingestão e mensageria: utilização de estruturas de transmissão de eventos (como Kafka ou Kinesis) para captar e transferir dados com latência mínima.

• Transformação e enriquecimento: limpeza, filtragem, junção e remodelação de eventos enquanto estes circulam. É possível acrescentar metadados, vetores de contexto ou camadas de informação antes da entrega ao sistema final.

• Armazenamento e serviço de funcionalidades: uso de bases de dados otimizadas para consultas em tempo real e pesquisa vetorial. Já é possível a ingestão de vetores em tempo real em sistemas como o Apache Pinot, permitindo cargas de trabalho de IA generativa.

• Serviço de modelos e inferência: integração direta com o núcleo da IA generativa. A pipeline deve fornecer dados e contexto aos modelos de forma contínua e fiável.

• Monitorização, qualidade de dados e governação: problemas de qualidade de dados podem custar cerca de 31% da receita anual de uma empresa. É essencial incluir auditoria, rastreabilidade, deteção de desvios e alertas em tempo real.

Boas práticas para organizações de desenvolvimento de software

1. Adotar uma abordagem modular de “infraestrutura de dados como código”, definindo ingestão, transformação e entrega de modelos como componentes independentes.

2. Trabalhar com serviços de desenvolvimento de software de IA que dominem fluxos de dados em tempo real, computação distribuída e integração de modelos generativos.

3. Priorizar frescura dos dados, velocidade de processamento e baixa latência: em soluções de IA generativa, segundos podem fazer toda a diferença.

4. Incorporar desde cedo pesquisa vetorial e armazenamento de embeddings: os sistemas de nova geração baseiam-se em contexto e dados em tempo real.

5. Adotar análises contínuas em vez de processamento por lotes.

6. Garantir governação e privacidade desde o início: pipelines de dados sintéticos e repositórios de funcionalidades bem estruturados ajudam a manter a conformidade enquanto a IA é escalada.

Porque é que isto é fundamental para as soluções de IA generativa

No universo das soluções de IA generativa, pipelines sólidas de dados são a base. Mesmo o modelo mais avançado falhará se receber dados desatualizados ou de baixa qualidade. Ao incorporar eventos recentes em bases vetoriais e combiná-los com prompts em tempo real, é possível garantir respostas mais relevantes e rápidas.

Além disso, ao desenhar a pipeline com base em boas práticas de desenvolvimento de software – integração contínua, observabilidade e controlo de versões –, as empresas de desenvolvimento de software de IA asseguram que as soluções são sustentáveis e escaláveis.

Se a sua organização procura implementar ou melhorar o desenvolvimento de software de IA, com foco em dados em tempo real e IA generativa, então a arquitetura correta de pipelines de dados é indispensável.

Na BySix, temos experiência comprovada em engenharia de dados completa, pipelines de streaming e integração de modelos generativos. Ajudamos os nossos clientes a criar serviços de desenvolvimento de software de IA personalizados, transformando dados em tempo real em inteligência acionável e impacto empresarial duradouro.