La version août 2024 de SnapLogic plateforme est arrivée ! Cette version apporte :
- Des mises à jour d'intégration génératives qui incluent la prise en charge de Google Gemini LLM pour alimenter vos applications et la prise en charge des services RAG gérés d'OpenAI et d'Amazon Bedrock afin que vous puissiez construire efficacement des applications basées sur LLM qui exploitent n'importe quelle base de connaissances.
- Nouveaux Snaps pour améliorer les performances et l'automatisation de vos charges de travail sur les données dans Oracle et Databricks
- De nouvelles API publiques pour vérifier la qualité des pipelines rendent les pipelines/les workflows plus résistants et plus faciles à utiliser.
- Améliorations de la gestion de l'API pour plus de sécurité et de performance
Jetons un coup d'œil sur les points forts de la version du mois d'août.
Construire efficacement des applications RAG avec les mises à jour de GenAI
L'espace d'intégration générative évolue rapidement et nous voulons l'accompagner pour vous offrir les options de connectivité dont vous avez besoin pour alimenter les cas d'utilisation de votre entreprise.
La Génération Augmentée de Récupération (RAG) est une technique utilisée pour améliorer la qualité des réponses LLM en fournissant au LLM un contexte supplémentaire tel qu'une base de connaissances faisant autorité. Avec GenAI App Builder, les clients peuvent créer de puissantes applications GenAI basées sur la RAG, mais le processus peut être un peu compliqué pour certaines organisations. Avec la version d'août, nous ajoutons la prise en charge des services RAG gérés d'OpenAI et d'Amazon Bedrock afin que vous puissiez réduire la complexité lors de la création d'applications basées sur les RAG.
Les nouveaux Snaps ajoutés au OpenAI LLM Snap Pack vous permettent d'interagir avec l'Assistant d'OpenAI, un service RAG géré, en utilisant l'API Assistants. Avant d'utiliser les snaps, un utilisateur doit créer un assistant dans OpenAI et lui fournir un contexte supplémentaire grâce à sa capacité de "recherche de fichiers". Ensuite, vous pouvez créer un contexte, appelé Thread, qui stocke un historique des messages. Vous pouvez exécuter le fil en assignant un fil existant à un assistant et en y ajoutant des messages.
Les nouveaux Snaps dans le Pack Amazon Bedrock LLM Snap vous permettent d'interagir avec le service RAG géré par AWS, appelé Knowledge Base, et d'invoquer les agents Bedrock. Un agent, dans sa forme la plus simple, vous permet de décomposer et d'orchestrer un processus commercial à plusieurs étapes en utilisant le langage naturel. Les agents peuvent se connecter en toute sécurité à la source de données de votre entreprise et compléter la demande de l'utilisateur pour des réponses plus pertinentes. Nous avons ajouté les snaps "Agent Retrieve" et "Agent Retrieve and Generate" pour effectuer une requête avec l'agent et ensuite générer une réponse en utilisant un modèle spécifique.
Dans la version d'août de SnapLogic plateforme, nous avons également ajouté la prise en charge de l'offre GenAI du troisième grand fournisseur cloud : Google. Google GenAI LLM Snap Pack vous permet d'interagir avec Google Gemini et vous aide :
- Générer une invite à partir d'un modèle spécifique dans le format du modèle Mustache
- Créer un vecteur d'intégration basé sur les données contextuelles supplémentaires
- Générer du texte pour créer du contenu et générer des réponses
![Google Gemini Générer des paramètres Snap](https://www.snaplogic.com/wp-content/uploads/2024/08/Google-Gemini-Generate-Snap-settings.webp)
De nouveaux snaps pour améliorer les performances et l'automatisation
Obtenez des performances 10x avec Oracle Parallel Load
Alors que les volumes de données des organisations continuent d'augmenter, nous avons un tout nouveau Oracle Parallel Load Snap pour déplacer les données vers la base de données Oracle de manière encore plus efficace. Auparavant, nous proposions Oracle Bulk Load Snap, qui est très performant, mais qui repose sur l'application Oracle SQL Loader, qui doit être installée sur le plex du client. Oracle Parallel Load ingère les documents, stocke le contenu dans une zone d'attente, puis charge les données dans une base de données Oracle via plusieurs threads, améliorant ainsi les performances de 6 à 10 fois.
Automatiser les emplois de Databricks
Un nouveau Snap "Databricks - Run Job" exécute un ensemble de tâches ou de processus dans un espace de travail Databricks pour vous donner une UX unique pour vos charges de travail de données. Contrairement à Databricks Execute Snap, qui exécute plusieurs requêtes, ce Snap vous permet d'exécuter des Databricks Jobs qui peuvent automatiser l'exécution de n'importe quelle tâche complexe de traitement de données, d'apprentissage automatique ou d'analyse de données, qu'il s'agisse de l'exécution d'un Databricks Notebook ou d'un job Spark.
En savoir plus sur les autres améliorations apportées aux Snaps existants.
Meilleure observabilité avec la vue des nœuds du graphe
![Vue graphique de l'aperçu du système pour les nœuds Snaplex](https://www.snaplogic.com/wp-content/uploads/2024/08/System-overview-graph-view-for-Snaplex-Nodes.webp)
Nous avons redessiné la vue graphique des nœuds SnapLogic afin que vous puissiez en savoir plus sur votre environnement instantanément. Les barres représentent l'utilisation moyenne de la mémoire, du processeur et du disque, tandis que les carets colorés indiquent les valeurs maximales pour la période sélectionnée. Les barres et les carets sont codés par couleur afin que vous puissiez agir rapidement sur les plexes qui nécessitent une attention immédiate.
Meilleure qualité du pipeline grâce à une API publique améliorée
SnapGPT a aidé des utilisateurs comme vous à améliorer la qualité de leurs pipelines grâce à la fonction 'Analyze Pipeline'. Nous apportons maintenant la même compétence à nos API publiques. Avec cette API publique, les organisations peuvent insérer le contrôle de la qualité des pipelines dans leur processus CI/CD pour les pipelines d'intégration afin de s'assurer que chaque workflow/pipeline respecte un certain seuil de qualité.
Amélioration de la sécurité et de la qualité des réponses pour vos API gérées
Les gestionnaires de secrets offrent un moyen transparent et sécurisé de gérer les secrets dans les organisations. Vous pouvez désormais utiliser un gestionnaire de secrets pour gérer les clés d'API et les référencer lors de la configuration des politiques d'API. Les gestionnaires de secrets, avec leur rotation automatisée des clés, améliorent considérablement la sécurité de vos API.
Une autre amélioration de l'APIM dans la version d'août améliore considérablement la qualité des réponses et l'expérience des utilisateurs d'API. Vous pouvez désormais invalider les anciennes entrées du cache pour vous assurer que vos API fournissent les résultats les plus récents et les plus précis pour les demandes d'API. En améliorant la qualité et la fraîcheur des données, vous pouvez garantir une expérience supérieure à vos utilisateurs d'API.
Pour en savoir plus sur la version d'août 2024, veuillez consulter les notes de mise à jour ou contacter l'équipe chargée de la satisfaction des clients.