Стартап Delphi, разрабатывающий платформу для создания цифровых личностей, столкнулся с классической проблемой роста: объем пользовательских данных угрожал парализовать систему. Компания обрабатывает миллионы взаимодействий пользователей с ИИ-персонажами, включая сообщения, голосовые данные и поведенческие паттерны.
Технический вызов масштабирования
Изначальная инфраструктура Delphi не справлялась с нагрузкой поиска и анализа релевантных исторических данных для персонализированных взаимодействий. Традиционные базы данных не могли эффективно обрабатывать семантический поиск по контексту пользовательских бесед.
Решение на векторных базах данных
Команда внедрила векторную базу данных Pinecone, которая специализируется на хранении и быстром поиске векторных представлений. Это позволило:
- Эффективно находить релевантный исторический контекст для каждого пользователя
- Сократить время ответа системы с секунд до миллисекунд
- Масштабироваться до миллионов ежедневных взаимодействий
- Уменьшить операционные затраты на инфраструктуру
Векторные базы данных становятся критической инфраструктурой для персонализированных ИИ-приложений. История Delphi показывает, что переход на специализированные инструменты — не опция, а необходимость для выживания на конкурентном рынке.
Архитектурные изменения
Delphi перестроил свою архитектуру вокруг векторных эмбеддингов, преобразуя все пользовательские взаимодействия в числовые представления. Это позволило системе находить семантически похожие контексты даже при разных формулировках запросов.
По сообщению VentureBeat, после миграции на Pinecone стартап смог обрабатывать в 10 раз больше данных при том же уровне инфраструктурных затрат.
Оставить комментарий