人工智能发展的 ETL陷阱

近来，人工智能领域的进展令人兴奋不已。AI 应用也正在不断创新，从改善客户支持体验到加速医学影像技术等等。

然而，在这个领域，一个令人担忧的趋势逐渐浮现：AI 社区似乎正在重新捣鼓数据迁移，即 ETL（提取、转换和加载）。不管它们被称为连接器、提取器、集成、文档加载器还是其他什么，事实就是大家本质都在编写相同的代码，从相同的 API、文档格式和数据库中提取数据，然后将其加载到用于大型语言模型（LLMs）的矢量数据库或索引中。

问题在于，从头开始构建和维护强大的数据提取和加载管道是一项艰巨的任务。对于几乎所有 AI 工程师或公司来说，这都将是一种时间、精力的浪费。在这个领域，热点时刻在更新，因此主要关注点更应该放在如何提升核心产品的创造力及其对用户的吸引力上，数据集成等数据层面的需求不过是次要任务。

换言之，对于大多数 AI 企业而言，核心产品绝不是 ETL 工具，而是正在研发的 AI 新应用。

但为什么 AI 需要数据迁移呢？>>> 继续阅读，了解更多

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