Overview
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
À medida que os sistemas de IA evoluem de prompts sem estado para agentes autônomos e conscientes do contexto, a infraestrutura corporativa está sendo testada de novas maneiras. O desafio não está apenas na computação - está na memória. Os sistemas inteligentes agora precisam recuperar, relembrar e raciocinar sobre dados vastos e inter-relacionados, mantendo a velocidade, a consistência e a explicabilidade. Agentic AI Data Architectures explora como o SQL distribuído está redefinindo a camada de dados para esta nova era, oferecendo uma abordagem unificada para recuperação estruturada, semântica e temporal em escala.
Escrito para arquitetos de dados, engenheiros de infraestrutura de IA e líderes de tecnologia, este relatório fornece orientação prática para a criação de sistemas de memória duráveis e de alto desempenho que potencializam os aplicativos de IA agêntica. Por meio de padrões de design do mundo real - incluindo pipelines RAG, gráficos de memória de longo prazo e arquiteturas operacionais e transacionais híbridas - ele mostra como o SQL distribuído pode servir como base para a infraestrutura de dados nativa de IA.
- Saiba por que a memória, e não a computação, é a nova restrição para a IA agêntica
- Integre dados estruturados, vetoriais e históricos em uma única camada de recuperação
- Compare as soluções de compromisso entre SQL distribuído, armazenamentos vetoriais e pilhas híbridas
- Projetar arquiteturas dimensionáveis para cargas de trabalho de IA persistentes e contextuais
- Modernizar a infraestrutura de dados corporativos para dar suporte a sistemas inteligentes e adaptáveis
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