Blaupausen zur Entwicklung eigener GenAI-Anwendungen

Mit vorgefertigten Blaupausen will Informatica Unternehmen bei der Einführung von GenAI-Anwendungen unterstützen.
Gunay Rahimova/Shutterstock.com



Unternehmensspezifische Generative-KI-Anwendungen schneller entwickeln? Dies möchte Informatica mit seinen GenAI Blueprints ermöglichen. Das Unternehmen stellt die Blaupausen kostenlos in seinem Architecture Center zur Verfügung.



Die Blaupausen – sie sind für AWS, Databricks, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud und Snowflake erhältlich – enthalten laut Informatica Standard-Referenzarchitekturen, vorgefertigte, ökosystemspezifische „Rezepte“ und GenA-Model-as-a-Service– und -Vektordatenbank-Konnektoren. Dies soll die Komplexitätder generativen KI-Entwicklung minimieren und eine Implementierung beschleunigen.



Deloitte und Capgemini als Nutzer



Auf diese Weise sollen die Blaupausen es Unternehmen erleichtern, KI-fähige Daten zu nutzen und einen Geschäftswert aus GenAI-Anwendungen zu generieren. Dazu enthalten sie architektonische Richtlinien und vordefinierte Konfigurationen für die Verwendung auf der Intelligent-Data-Management-Cloud-Plattform (IDMC) von Informatica und anderen Cloud-Datenplattformen.



Mit Deloitte und Capgemini hat Informatica bereits zwei IT-Dienstleister gefunden, die ihre GenAI-Plattformen auf den Blaupausen aufbauen. Die beiden Unternehmen stellen damit branchenspezifische Funktionen, Value Added Services und geistiges Eigentum (IP) bereit.


Auszug aus den GenAI-Blueprints, die Informatica zur Verfügung stellt.
Screenshot Informatica



Das leisten die Blueprints



Die Blaupausen decken nach Angaben von Informatica eine Reihe von daten- und metadatengesteuerten Anforderungen ab, die bei generativen KI-Initiativen häufig auftreten. Dazu zählen etwa Datenerkennung, Datenverarbeitung, Stammdatenverwaltung (MDM), Zugriffskontrolle und Durchsetzung von Richtlinien.



Zu den wichtigsten Funktionen der Blaupausen gehören:



– Datenqualität und Stammdatenmanagement (MDM), um sicherzustellen, dass GenAI-Anwendungen auf qualitativ hochwertigen Unternehmensdaten basieren und durch diese angereichert werden.



– Verwendung von Geschäftsglossar-Metadaten und Datenverwaltung, um zu gewährleisten, dass generative KI-Anwendungen für die Branche und das Unternehmen optimiert sind.



– Ein No-Code-Ansatz, der eine skalierbare, robuste Strukturierung von Projekten ermöglicht, die auf die Bereitstellung und Verwaltung von generativen KI-Anwendungen abzielen.– Die Unterstützung für verantwortungsvolle KI mit Richtlinien- und Sicherheitsdurchsetzung, um zu gewährleisten, dass Daten in GenAI-Prompts einbezogen und die Fragen angemessen und sicher beantwortet werden.



– Eine beschleunigte Entwicklung von GenAI-Apps mit vorgefertigten, codefreien, ökosystemspezifischen iPaaS-Rezepten für AWS, Azure, Google und Oracle unter Verwendung der iPaaS-Integrations- und Orchestrierungsfunktionen der IDMC-Plattform.



– Eine Skalierung über serverlose Laufzeitumgebung mit hohem Durchsatz und geringer Latenz zur Integration von KI-Agenten und RAG-Chain-Executors sowie Steigerung der Effizienz durch eine moderne Design-Schnittstelle.