Einblicke und Innovationen: Der Scalytics Blog

Lesen Sie über Strategien für föderierte KI und beschleunigen Sie Ihre Digitale Transformation mit unserem Expertenwissen.

Die Architektur hinter unserem Distributed Agentic RAG Framework

Scalytics Connect, unsere MCP-Plattform, wurde entwickelt, um modernen Unternehmen eine sichere, skalierbare und konforme Datenverarbeitung zu bieten. Durch das Sperren sensibler Daten an der Quelle und den Einsatz von Technologien wie Python, Kafka und Wayang ermöglicht Scalytics Connect Analysen in Echtzeit und gewährleistet gleichzeitig strenge Datensicherheit und Compliance. Unabhängig davon, ob Sie Finanzdaten, Branchenkennzahlen oder Gesundheitsinformationen verarbeiten, Scalytics Connect liefert zuverlässige und effiziente Ergebnisse, ohne vertrauliche Informationen zu gefährden.

Die Herausforderungen und Schwachstellen von Federated Learning: Einblicke und Lösungen

Federated Learning ermöglicht kollaboratives Training von KI-Modellen unter Wahrung der Datenprivatsphäre, bleibt jedoch anfällig für Poisoning-Angriffe durch bösartige Clients. In diesem Gastbeitrag beleuchtet Dr. Fang kritische Schwachstellen in Federated-Learning-Frameworks und stellt innovative Abwehrmaßnahmen vor, wie z. B. den Ausschluss schädlicher lokaler Modelle, die die globale Leistung beeinträchtigen. Mit einem Fokus auf die Bewältigung von Herausforderungen wie Poisoning-Angriffen und Straggler-Problemen bietet Scalytics robuste, regulierungskonforme Lösungen, die Unternehmen die sichere und skalierbare Einführung von KI-Frameworks ermöglichen.

Die Zukunft der KI-Agenten beginnt an der Edge

Es ist nur eine Frage der Zeit, bis KI zu einer Mainstream-Technologie wird, aber um effektive KI-Systeme zu entwickeln, müssen wir die Art und Weise, wie wir Daten verwalten, neu überdenken. Scalytics verfolgt einen dezentralen Ansatz, bei dem die Daten am Rande mit KI-Agenten verarbeitet werden, die durch das Agent Context Protocol (ACP) gesteuert werden. Dieser Ansatz, der Daten in Bewegung und agentenbasierte RAG verwendet, macht KI-Systeme schneller, reaktionsschneller und sicherer. Außerdem stellt dieser Ansatz das traditionelle zentralisierte Data-Lake-Modell in Frage.

Warum Agentic RAG der nächste große Trend in der KI ist

Agentic-RAG-Systeme, die auf dem Agent Context Protocol (ACP) basieren, ermöglichen sichere und kollaborative KI-Workloads. ACP erweitert das Model Context Protocol (MCP) um eine Daten-Firewall mit Governance-, Zugriffskontroll- und Auditabilitätsschichten. Dies ermöglicht eine dezentrale Agentenkommunikation, umfassenden Zugang zu Tools und Daten sowie einen zuverlässigen Betrieb in containerisierten Umgebungen.

KI dezentralisieren: Intelligente Skalierung mit Föderiertem Lernen

Föderiertes Lernen (FL) löst Skalierungsprobleme der KI, indem es dezentrales Training auf vielfältigen Datenquellen ermöglicht und gleichzeitig den Datenschutz wahrt. Scalytics Connect v1.2.0 vereinfacht die Implementierung von FL mit auditierbaren und nachverfolgbaren Workflows, die verschiedene Plattformen und Datenquellen unterstützen. Dieser Ansatz revolutioniert Branchen, indem er die Vorteile von KI demokratisiert und Datensicherheit sowie Compliance gewährleistet.

Schneller zum KI-Erfolg

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