Spice AI

Spice.ai ist eine Lösung der Enterprise-Klasse, die vorab ausgefüllte Daten und KI-Infrastruktur auf globaler Ebene für die Erstellung von Daten- und Zeitreihen-KI-Anwendungen bereitstellt. Es bietet eine zusammensetzbare, gebrauchsfertige Plattform, die die Entwicklung intelligenter Software beschleunigt. Mit Spice.ai können Entwickler Daten und KI-gesteuerte Anwendungen erstellen, indem sie Echtzeit- und historische Zeitreihendaten, benutzerdefiniertes ETL, maschinelles Lerntraining und Inferenzen in einem einzigen, miteinander verbundenen KI-Backend-as-a-Service zusammenstellen. Eines der Hauptmerkmale von Spice.ai ist seine Fähigkeit, Entwicklern die Notwendigkeit zu ersparen, JSON-RPC-APIs und Smart-Contract-ABIs zu verstehen und aufzurufen. Außerdem entfällt die Notwendigkeit, eine komplizierte Infrastruktur aufzubauen und zu betreiben, um Web3-Daten zu erhalten, Blockchain-Knoten zu betreiben, große Datenmengen zu verwalten oder ein teures SRE- oder Ops-Team zu haben. Darüber hinaus müssen Entwickler keine Experten für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen sein, um KI mit Web3- und Zeitreihendaten zu nutzen. Spice.ai umfasst hochwertige Web3-Datenindizierung auf Blockebene für Ökosysteme wie Bitcoin, Ethereum und Uniswap. Entwickler können Blockchain-Daten mit einfachem SQL in Sekundenschnelle abfragen und Ergebnisse im JSON- oder Apache Arrow-Format abrufen, um eine einfache Integration in Anwendungen, maschinelles Lernen und Bibliotheken zu ermöglichen. Darüber hinaus bietet Spice.ai Pipelines für maschinelles Lernen für Training und Inferenz sowie eine Modellregistrierung, um trainierte Modelle einfach zu teilen und darauf zuzugreifen. Es bietet außerdem Spice-Funktionen, die es Entwicklern ermöglichen, benutzerdefinierten Code für jeden Datenblock auszuführen, sowie Speicheroptionen mit dauerhaften, in der Cloud gehosteten DuckDB-Instanzen und Konnektivität zu externen Datenquellen. Insgesamt ist Spice.ai darauf ausgelegt, die Bausteine ​​intelligenter Anwendungen für jeden Entwickler zugänglich zu machen, wobei der Schwerpunkt auf Leistung auf Unternehmensniveau, entwicklerfreundlichen Tools und Sprachen sowie einer nahtlosen Integration mit bekannten Datenanalyse-Frameworks liegt.