Hacker News · 14.06.2026 ·Оркестрация ИИ-агентов

Как Flink интегрирует LLM в потоковую обработку данных

В последней части серии статей о Flink, разработчик Катя Горшкова подробно разбирает интеграцию больших языковых моделей (LLM) с Apache Flink. Flink — это фреймворк для распределённой потоковой обработки данных, который может быть полезен для оркестрации ИИ-агентов, особенно в сценариях, требующих обработки больших объёмов данных в реальном времени.

Автор демонстрирует, как можно вызывать LLM из Flink, используя API и интегрируя их в потоковые задачи. Это позволяет обрабатывать данные с помощью ИИ-моделей на лету, что может быть полезно для агентов, работающих с динамическими данными или требующих быстрого ответа.

Особое внимание уделено вопросам производительности и масштабируемости. Flink позволяет распределять нагрузку между несколькими узлами, что делает его подходящим для работы с крупными моделями и большими объёмами данных. Это особенно важно для агентов, которые должны обрабатывать множество запросов одновременно.

Для разработчиков, работающих над Jarv, интеграция Flink с LLM может предложить новые возможности для обработки данных и управления потоками задач. Это может быть полезно для создания более сложных и эффективных агентов, способных работать с большими объёмами данных в реальном времени.

Источник: Hacker News

Похожие материалы

Hacker News · Локальный запуск моделей Как выглядит локальная инфраструктура LLM у разработчиков На Hacker News обсуждают, как разработчики настраивают локальные LLM для работы. Вопрос задал пользователь, интересующийся, какие модели, оборудование и инструменты используют другие участники сообщества. Это важно для Jarv, так как локальный запуск моделей — ключевой элемент для создания автономных агентов, которые могут работать без облачных сервисов. Hacker News · Многомодальные LLM и оценка Многомодальные LLM как судьи для оценки агентов В последнее время всё больше внимания уделяется использованию LLM (Large Language Models) в качестве судей для оценки качества работы других ИИ-агентов. В статье на Substack автор Yinghong Lan рассматривает концепцию Multimodal LLM-as-a-Judge, которая позволяет оценивать не только текстовые, но и мультимодальные данные, такие как изображения и видео. The Gradient · ИИ и финансовые рынки Как LLMs меняют финансовые рынки и инвестиции В 2023 году ИИ-революция привлекла огромные инвестиции в частные и публичные компании, а также завоевала внимание широкой аудитории. Одним из ключевых драйверов этого роста стали большие языковые модели (LLMs), которые лежат в основе таких продуктов, как ChatGPT. Эти модели демонстрируют удивительную способность моделировать последовательности токенов, представляющих слова или их части, что открывает новые возможности для анализа и прогнозирования на финансовых рынках. Hacker News · ИИ и работа инженеров Как LLMs меняют работу инженеров Исследование компании Aha.io показывает, как языковые модели меняют подходы инженеров к разработке. По данным опроса, 78% инженеров используют LLMs для генерации кода, 65% — для отладки, а 52% — для проектирования архитектуры. Это существенный сдвиг в индустрии, который требует пересмотра процессов и инструментов. Hacker News · Оркестрация и память для агентов Как построить соблюдающих законы ИИ-агентов с потоковой обработкой Компания Confluent, специализирующаяся на потоковой обработке данных, предложила архитектурный подход для создания ИИ-агентов, которые могут работать с состоянием и соблюдать регуляторные требования. В статье на их блоге рассматривается, как использовать Apache Kafka и Kafka Streams для управления состоянием агентов и обеспечения их соответствия нормативным требованиям. Hacker News · Инференс и локальный запуск моделей Llama.cpp: локальный запуск LLM на C/C++ Llama.cpp — это проект, который позволяет запускать большие языковые модели (LLM) локально на устройствах с ограниченными ресурсами. Разработанный на C/C++, он обеспечивает высокую производительность и эффективность, что делает его привлекательным для разработчиков, работающих с ИИ-агентами. Hacker News · Локальный запуск моделей Локальный запуск моделей стал реальностью В последнее время локальный запуск больших языковых моделей (LLM) стал значительно проще и доступнее. Это связано с развитием технологий, которые позволяют запускать мощные модели даже на обычных ноутбуках. Например, модели вроде GPT-4 или Llama 2 теперь можно развернуть локально с помощью таких фреймворков, как Ollama или LM Studio. Это открывает новые возможности для разработчиков, которые хотят создавать ИИ-агенты с минимальными затратами на инфраструктуру. arXiv · ИИ и наука ИИ автоматизирует проверку воспроизводимости исследований Учёные из Гарварда и MIT разработали метод, позволяющий использовать большие языковые модели (LLM) для автоматизированной оценки воспроизводимости исследований в социальных и поведенческих науках. Обычно проверка воспроизводимости требует ручного анализа данных независимыми исследователями, что занимает много времени и ресурсов. Новый подход позволяет значительно ускорить этот процесс, применяя LLM для анализа опубликованных данных и оценки их достоверности. Hacker News · Инфраструктура для ИИ-агентов SillyTavern объединяет API разных LLM в один интерфейс SillyTavern — это открытый проект, который предоставляет единый интерфейс для работы с API различных языковых моделей. Это позволяет разработчикам и пользователям взаимодействовать с разными LLM через одну платформу, упрощая интеграцию и управление моделями. arXiv · ИИ-агенты и научные лаборатории LabVLA: ИИ-агенты для выполнения научных экспериментов Исследователи представили LabVLA — фреймворк, который позволяет ИИ-агентам не только анализировать научные данные и генерировать гипотезы, но и выполнять физические действия в лабораториях. Это важный шаг в интеграции ИИ в реальные научные процессы, где до сих пор требуется человеческое вмешательство.

← Все материалы