February 2026
Intermediate to advanced
48 pages
1h 19m
French
Overview
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
À mesure que les systèmes d'IA évoluent, passant de prompts sans état à des agents autonomes et conscients du contexte, l'infrastructure de l'entreprise est mise à l'épreuve d'une nouvelle façon. Le défi n'est pas seulement informatique, il est aussi mémoriel. Les systèmes intelligents doivent maintenant récupérer, rappeler et raisonner sur de vastes données interdépendantes tout en maintenant la vitesse, la cohérence et l'explicabilité. Agentic AI Data Architectures explore la façon dont SQL distribué redéfinit la couche de données pour cette nouvelle ère, en offrant une approche unifiée de la récupération structurée, sémantique et temporelle à l'échelle.
Rédigé à l'intention des architectes de données, des ingénieurs en infrastructure d'IA et des leaders technologiques, ce rapport fournit des conseils pratiques pour construire des systèmes de mémoire durables et performants qui alimentent les applications d'IA agentique. Grâce à des modèles de conception du monde réel - notamment les pipelines RAG, les graphes de mémoire à long terme et les architectures transactionnelles et opérationnelles hybrides - il montre comment SQL distribué peut servir de base à une infrastructure de données native pour l'IA.
- Apprends pourquoi la mémoire, et non le calcul, est la nouvelle contrainte pour l'IA agentique.
- Intégrer les données structurées, vectorielles et historiques dans une seule couche d'extraction.
- Comparer les compromis entre SQL distribué, les magasins vectoriels et les piles hybrides.
- Concevoir des architectures évolutives pour les charges de travail persistantes et contextuelles de l'IA
- Moderniser l'infrastructure de données de l'entreprise pour prendre en charge les systèmes intelligents et adaptatifs.
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