Kafka + Flink + LLM: Решения в реальном времени на основе потоковых данных

Большинство систем собирают данные в режиме реального времени, но принимают решения пакетно. Этот разрыв обходится вам в лишние клиенты.

Узнайте, как превратить потоки данных большого объёма в решения в режиме реального времени, не тратя бюджет на вызовы LLM.

В этом видео показан логический шаблон пакетирования: группируйте события по намерению (после клика по рекламе, начала оформления заказа, обращения в службу поддержки), отправляйте один компактный пакет LLM, получайте обратно структурированный JSON и действуйте немедленно — всё это пока пользователь ещё находится в пути.

Мы разберём рабочий пример с Kafka, Flink и Claude: генерация событий, логика пакетирования и анализ LLM, который возвращает полезную информацию за считанные секунды.

Подпишитесь на другие видео о создании действительно работающих систем ИИ.
--------
Партнёрства: [email protected]