Die Vektorsuchfunktionen von AstraDB und die einfache GUI-Oberfläche von Langflow. Langflow machte es einfacher, die Lösung zu implementieren und mühelos in den gesamten Prozessablauf zu integrieren.

DataStax hat es unglaublich einfach gemacht, unseren KI-Agenten mit Langflow zu entwickeln und zu skalieren. Die serverlose Architektur von AstraDB bedeutete, dass wir uns keine Gedanken über die Bereitstellung von Infrastruktur machen mussten, und die Integration mit der Vektorsuche machte RAG-Workflows blitzschnell. Besonders gut gefiel uns, wie gut AstraDB in Langflow integriert war – es fühlte sich an wie das Bauen mit Bausteinen. Die Dokumentation ist übersichtlich, die Benutzeroberfläche ist intuitiv und der Support war immer ansprechbar und hilfsbereit, wann immer wir Fragen hatten. Wenn Sie etwas KI-gesteuertes mit persistentem Speicher entwickeln, ist AstraDB ein Muss.

Als ein Unternehmen, das täglich RAG-Pipelines aufbaut und Stresstests durchführt, war die Kombination aus DataStax Astra DB und Langflow ein echter Wendepunkt. DataStax bietet skalierbare, hochgeschwindigkeitsfähige Vektorsuche mit hervorragender Integration über das Astra DB und LangChain-Ökosystem – perfekt für latenzarme, hochvolumige Workloads. Langflow hingegen macht die Orchestrierung von LLMs visuell und intuitiv. Es beschleunigt das Prototyping, ist aber dennoch anpassbar genug für produktionsreife Workflows. Zusammen reduzieren sie die Entwicklungszeit erheblich und ermöglichen es mir, mich mehr auf die Verfeinerung von Eingabeaufforderungen und die Logik zu konzentrieren, anstatt auf die Infrastruktur. Vorteile: Schnelle Vektorsuche von Astra DB und native LangChain-Unterstützung Drag-and-Drop-Oberfläche von Langflow für schnelle Experimente Einfache Integration mit OpenAI, Cohere und anderen Anbietern Skaliert gut, ohne den Stack zu verkomplizieren