Adaptive Anwendungen, die generative KI nutzen, erleben aktuell einen weltweiten Boom. Und das ist erst der Anfang. Denn Generative KI (GenAI) hält mit Macht Einzug in unzählige neue Anwendungen. GenAI-gestützte adaptive Applikationen sind typischerweise flexibel anpassbar, hyperpersonalisiert, selbstoptimierend und automatisieren Aufgaben und Prozesse.
Dreh- und Angelpunkt sind dabei einerseits die Large Language Models (LLMs) mit ihren Algorithmen und anderseits die Daten, mit denen sie versorgt werden und damit letztlich die Datenbank. Sie muss die Informationen für adaptive Applikationen bereitstellen, und das in Echtzeit. Entsprechend hoch sind die Anforderungen an eine GenAI-fähige Datenbank.
Couchbase klärt über die wichtigsten Voraussetzungen auf:
1. Performance
Geschwindigkeit war schon immer ein elementarer Aspekt von Datenbanken. Adaptive Applikationen aber setzen hier neue Richtwerte, denn sie sind in der Regel Echtzeit-Anwendungen. Entsprechend schnell muss die dafür genutzte Datenbank die Daten speichern und prozessieren. Ein wichtiger Performance-Aspekt ist auch die Skalierbarkeit in beide Richtungen, um auf Schwankungen schnell reagieren zu können.
2. Daten-Agnostik und -Konsolidierung
Gleichzeitig muss die Datenbank in der Lage sein, für adaptive Anwendungen eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten und konsolidieren zu können. Dafür sind flexible Formate wie JSON (JavaScript Object Notation) ideal geeignet. Sie können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten und sind damit der Schlüssel für hyperpersonalisierte adaptive Anwendungen.
3. Echtzeit-Analytics
Datenanalyse ist ein elementarer Teil adaptiver Anwendungen. Sobald diese Analysen außerhalb der Datenbank gefahren werden müssen, entsteht ein Zeitverzug (Latenz), der die Response-Zeiten drosselt. Latenzen aber sind nicht nur bei der Datenanalyse Gift für Realtime-Applikationen. Ideal sind daher Datenbanken, die Daten in Echtzeit analysieren, aggregieren und zurückschreiben können.
4. Mobility-Fähigkeiten
Adaptive Applikationen werden nicht nur mobil eingesetzt, sie brauchen ihrerseits auch Daten von mobilen Standorten und Edge-Sensoren für den Kontextbezug. Dabei werden aktuelle Faktoren wie Ort, Zeit oder äußere Umstände berücksichtigt. Typisches Beispiel dafür sind Navi-Apps. Die Datenbank-Architektur muss daher darauf ausgelegt sein, Daten von Mobil- und Edge-Geräten in Echtzeit bereitstellen zu können.
5. Plattform-Integration
Alle für adaptive Applikationen benötigten Datenbank-Funktionalitäten werden idealerweise auf einer einzigen hochintegrierten Datenbank-Plattform bereitgestellt. Die verschiedenen Funktionsblöcke (Data Processing, Vector Search, Analytics, usw.) können so ohne lästige Latenzen interagieren und die gerade benötigten Daten bereitstellen. Zudem werden damit Kosten und Komplexität (die beiden „natürlichen Feinde“ von KI-Anwendungen) reduziert.
„Daten sind der Treibstoff KI-gestützter adaptiver Applikationen, die Datenbank ist ihr Motor“, erklärt Paul Salazar, Area Vice President Central and Eastern Europe bei Couchbase. „Sie schafft die Voraussetzungen dafür, dass die Anwendungen jederzeit und überall die richtigen Daten zur Verfügung haben, um ihre ganz besonderen Fähigkeiten voll auszuspielen.“