沃达丰通过LangChain和LangGraph利用AI增强数据操作
realtime news Mar 24, 2025 02:11
沃达丰采用LangChain和LangGraph的AI驱动解决方案，优化数据操作，提高其数据中心的性能指标监控和信息检索能力。
作为一个在欧洲和非洲拥有超过3.4亿客户的知名电信提供商，沃达丰通过整合先进的人工智能技术来优化其数据操作，开启了一段变革之旅。利用LangChain和LangGraph，沃达丰旨在简化其性能指标监控和信息检索流程，根据LangChain的说法。
增强操作的AI驱动解决方案
在追求运营效率的过程中，沃达丰开发了利用自然语言处理的AI助手，为工程师提供智能的数据访问和洞察。这些AI工具旨在协助沃达丰的工程团队解决与实时性能分析和数据中心内的基础设施管理相关的复杂挑战。
已经在Google Cloud上部署了两个关键的AI驱动应用程序来支持工程师：
- 性能指标监控（洞察引擎）： 这个助手将自然语言查询转换为SQL，使工程师能够从监控系统中访问关键数据。这种方法促进了动态的数据驱动洞察，而无需自定义仪表板。
- 信息检索（Enigma）： 这个工具简化了对存储在MS-Sharepoint中的技术文档和资源的访问。工程师可以高效地验证设计、检索库存详情并识别组织联系人，显著减少了手动文档搜索所花费的时间。
LangChain和LangGraph：AI倡议的支柱
沃达丰选择LangChain作为其可组合框架，包括文档加载器、模型和向量数据库，允许快速原型开发和AI应用程序的部署。整合了各种LLM，比如OpenAI的模型、LLaMA 3和谷歌的Gemini，使沃达丰能够针对不同用例优化性能。
LangGraph通过促进多代理工作流的创建进一步增强了沃达丰的能力。其模块化代理设计允许构建具有代理间协调的复杂AI系统，使API无缝集成到沃达丰的生态系统中。
与LangSmith的未来计划
展望未来，沃达丰计划结合LangSmith进一步完善其AI应用程序。LangSmith提供全面的生命周期管理，包括调试、评估和性能跟踪，确保应用程序既实用又符合用户需求。
通过利用这些先进的AI框架，沃达丰有望将其GenAI管道扩展到更多的数据湖，并构建更复杂的多代理系统，从而提升其数据操作和基础设施管理能力。
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