Uyarlanabilir uygulamalar, mimari olarak her biri kendine özgü özelliklere ve gereksinimlere sahip çeşitli veri kaynakları ve yapay zeka modelleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olmalıdır.

Uyarlanabilir uygulamalar tasarlanırken, hiper-kişiselleştirmeyi desteklediklerinden ve bağlama duyarlı olduklarından emin olunmalıdır. Kullanıcı davranışlarından öğrenmek için yerleşik zeka taşımalı ve farklı bağlamlara ve kişisel özelliklere uyum sağlayabilmeleri için son derece yapılandırılabilir olmalıdırlar. Üstelik her yerde akıllı bir yol arkadaşı olmak üzere tasarlandıklarından, gerçek zamanlı olarak hareket edebilmeli veya tepki verebilmelidirler.

Yeni nesil uyarlanabilir uygulamalar, her türden veriyle çalışabilmeli ve gerçek zamanlı analitik yeteneklere sahip olmalıdır.

İşin veri katmanında, yapısal verilerden JSON belgesine, anahtar-değer çiftlerine ve coğrafi verilere kadar tüm biçimleriyle geleneksel verilerden yararlanma gereksinimi vardır. Üretken yapay zeka; yapılandırılmamış metin, ses, görüntü ve videodan yararlanarak veritabanına yeni veri kaynakları ekler. Veriler çeşitli kaynaklardan elde edilebilse de, çeşitli veri türlerini barındırabilen ve hem operasyonel satır tabanlı hem de analitik sütun işlemeyi destekleyen çok amaçlı bir veritabanına sahip olmak, veri katmanını büyük ölçüde basitleştirecek ve en iyi performansı sunacaktır. Bu noktada veri güvenilirliği konusu, üretken yapay zekanın müşteri deneyimini derinleştirmesi nedeniyle her zamankinden daha önemli hale geliyor.

Uygulama katmanı ise bağlam odaklı olmalıdır. Örnek olarak, dizüstü bilgisayarlar ve mobil cihazlar arasındaki fark konum ve bağlamla ilgilidir. Mobil bir cihazda etkileşime giren bir müşteri, dizüstü bilgisayarda oturan birine kıyasla muhtemelen daha dinamik coğrafi yetenek ihtiyacı gerektirecektir. Konum ve cihazın yanı sıra bağlam, ağ koşullarına, günün saatine ve geçmiş veya mevcut davranışlara göre de değişkenlik gösterebilir. Uyarlanabilir uygulamaların, deneyimi doğru zamanda ve doğru bağlamda sunmak için müşterinin erişim izni verdiği hesapları birbirine bağlaması, yani yüksek seviyede bağlantı kurması gerekir. Uç ortamlar içinse, bağlantılar geçici olarak kesildiğinde yerel olarak yanıt verecek ve sinyal geri geldiğinde otomatik olarak senkronize edecek zekaya sahip olmalıdırlar.

Zeka katmanı, yapay zeka modellerini tüm biçimleriyle kullanabilmelidir. Örnek olarak, üretken yapay zeka büyük dil modellerinin ortaya çıkışı, klasik makine öğrenimi modellerinin veya görüntü veya konuşma tanıma için kullanılan derin öğrenme modellerinin yerini almaz. Üretken yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini tamamlar.

Uyarlanabilir uygulamalar dinamik olduğundan, karmaşık görev zincirlerini düzenleyebilmelidir. Bu durum uygulamalar açısın pek yeni olmasa da, üretken yapay zeka müşteri deneyimine kattığı çok yönlülük, bağlam farkındalığı ve hiper kişiselleştirme nedeniyle çıtayı yükseltiyor.

Uyarlanabilir Uygulamaların Potansiyelini Ortaya Çıkarma: Temel Yetenekler ve Geliştirici Araçları

Uyarlanabilir uygulamaların dönüştürücü potansiyelini benimsemek için bu uygulamaların temel yeteneklerini ve geliştiricilerin kullanabileceği araçların derinlemesine anlaşılması gerekir. Couchbase, veri katmanı için uyarlanabilir uygulamaları güçlendiren temel yetenekler sunar. Couchbase öncelikle frontend ve backend için uyarlanabilir uygulamaların gerektirdiği zorlu performansı, ölçeği ve sofistike zekayı sağlar. Yerel JSON veri desteği hiper kişiselleştirme için gerekli olan yetenekleri içerirken, SQL benzeri bir sorgu dili de içeren çok amaçlı erişim modelleri Couchbase'i uyarlanabilir uygulamalar için gerekli olan verilerin çoğunu birleştirmek için mantıklı bir platform haline getirir. Couchbase Columnar ise, operasyonel işlemeyi gerçek zamanlı ölçümler ve tahmine dayalı modellerle birlikte uyarlanabilir uygulamaları daha akıllı hale getiren içgörülerle tamamlar.

Üretken yapay zeka içinse, Couchbase'in vektör veri depolama ve indeksleme özelliği üretken modelleri kuruluşların faaliyetlerine paralel olarak daha doğru, ilgili ve güncel hale getiren RAG yaklaşımlarının kullanılabilmesine olanak tanır. Couchbase Capella, bu uygulamaların talep ettiği ölçeği ve düşük gecikmeli performansı sunarken, Couchbase Mobile uyarlanabilir uygulamaları uç ortamlara kadar genişletir.

Uyarlanabilir uygulamaları tabii ki geliştiriciler geliştirecektir. İşte tam bu noktada Capella iQ devreye girerek geliştiricilerin, müşterilerin firmalardan beklediği samimi, bağlam farkındalığı olan ve hiper-kişiselleştirilmiş deneyimi sunacak bu yeni nesil akıllı ve proaktif uygulamaları geliştirmelerinin hızlandırılmasına yardımcı oluyor.