GraphQL jako narzędzie wspierające rozwój AI
Wzrost popularności technologii sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) sprawia, że coraz więcej firm poszukuje skutecznych sposobów na wdrażanie tych technologii w swoich projektach. W kontekście GraphQL, technologia ta zyskuje na znaczeniu nie tylko jako narzędzie do zarządzania API, ale również jako sposób na zwiększenie niezawodności i precyzyjności dużych modeli językowych (LLM).
GraphQL: struktura kluczem do sukcesu
W odróżnieniu od bardziej ogólnych implementacji AI, GraphQL oferuje uporządkowany i kontrolowany sposób na komunikację z modelami AI. Jego ograniczona liczba zapytań, zmniejszona złożoność oraz zdefiniowany zakres możliwych operacji sprawiają, że wyniki uzyskiwane przy użyciu GraphQL są bardziej precyzyjne i łatwiej zarządzalne. Jest to szczególnie istotne w przypadku wdrażania LLM, które mogą być trudne do kontrolowania w bardziej otwartych środowiskach.
Apollo GraphQL, jedna z wiodących platform wspierających GraphQL, postanowiła wykorzystać tę metodologię, aby rozwiązać problemy związane z pracą nad sztuczną inteligencją.
Apollo GenAI Toolkit: nowa era dla AI
Podczas corocznej konferencji użytkowników Apollo GraphQL, firma zaprezentowała Apollo GenAI Toolkit – zestaw narzędzi ułatwiających tworzenie aplikacji opartych na LLM na bazie grafów. Narzędzie to oferuje użytkownikom szablony open source, które stanowią punkt wyjścia do budowy aplikacji AI.
CTO Apollo GraphQL, Matt DeBergalis, podczas swojego wystąpienia podkreślił, że dzięki temu narzędziu Apollo dostarcza niezbędnych „wskazówek” i „haków”, które pomagają AI w przekształcaniu intencji użytkownika w konkretne, pożądane wyniki. Dzięki temu proces ten pozostaje elastyczny, eksperymentalny i – co najważniejsze – bezpieczny.
Nowy zestaw narzędzi opiera się na dwóch głównych założeniach. Po pierwsze, grafy są wykorzystywane do orkiestracji, umożliwiając LLM tłumaczenie zapytań użytkownika na odpowiednie zapytania GraphQL. Po drugie, zapytania te są wybierane z biblioteki wcześniej przygotowanych, bezpiecznych zapytań, co sprawia, że LLM jest w stanie łatwo i precyzyjnie zrealizować zapytania użytkownika.
GraphQL jako most między AI a API
Podczas konferencji pojawiły się również inne interesujące rozwiązania. Jednym z nich było wprowadzenie podgrafu łączącego się z API REST, co pozwala na komunikację z oryginalnym systemem, jednocześnie zapewniając jednolitą warstwę zapytań. To podejście z jednej strony redukuje skomplikowanie procesu, a z drugiej pozwala na integrację różnych narzędzi AI, takich jak chatboty czy systemy asystentów AI.
Benjamin Newman, architekt oprogramowania Apollo, zaznaczył, że chociaż tworzenie warstwy komunikacji może wydawać się skomplikowane, zastosowanie GraphQL znacznie ułatwia interakcje z API, co może okazać się kluczowe w kontekście dalszego rozwoju AI.
LLM i GraphQL – bezpieczne i efektywne zapytania
Jednym z głównych wyzwań związanych z wdrażaniem AI jest zapewnienie bezpieczeństwa i precyzji każdego zapytania. Tutaj z pomocą przychodzi GraphQL, dzięki któremu chatboty mogą polegać na zdefiniowanych, bezpiecznych zapytaniach, eliminując konieczność ciągłych pytań o zezwolenie na wykonanie operacji. To z kolei pozwala na bardziej naturalną i płynną interakcję z użytkownikiem.
Dzięki temu podejściu, system AI staje się bardziej inteligentny i efektywny. W przypadku, gdy nie ma dostępnych gotowych zapytań, LLM może generować nowe w czasie rzeczywistym, co dodatkowo zwiększa elastyczność i zasięg zastosowań.
Perspektywy na przyszłość: RAG i MongoDB
Innym kluczowym elementem przyszłości AI w kontekście GraphQL jest technologia Retrieval-Augmented Generation (RAG), która umożliwia lepsze zarządzanie danymi i wspiera modele językowe w generowaniu bardziej precyzyjnych odpowiedzi. MongoDB, jako baza danych wspierająca wyszukiwanie wektorowe, odgrywa tu istotną rolę, pomagając w przechowywaniu i manipulacji dużymi zbiorami danych. W efekcie, chatboty i inne aplikacje AI stają się bardziej niezawodne i spójne.
Benjamin Flast z MongoDB podczas swojego wystąpienia podkreślił, że RAG pozwala na lepsze „uziemienie” modeli AI w rzeczywistych danych, co z kolei poprawia spójność i precyzję uzyskiwanych wyników.
Wnioski
GraphQL i jego zdolność do precyzyjnego zarządzania zapytaniami staje się coraz bardziej istotnym elementem w rozwoju aplikacji AI, zwłaszcza w kontekście dużych modeli językowych. Dzięki narzędziom takim jak Apollo GenAI Toolkit, możliwe jest stworzenie bardziej złożonych, bezpiecznych i niezawodnych aplikacji, które z powodzeniem wykorzystują potencjał LLM.
W miarę jak technologie takie jak RAG i MongoDB będą się rozwijać, możemy spodziewać się, że AI stanie się jeszcze bardziej powszechna, a jej zastosowania znajdą się w centrum działań wielu firm technologicznych.
