AIとML統合
Lakebase をエージェントとMachine Learningワークロードのバックエンドとして使用します。
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- エージェントの状態とメモリ
- Lakebaseにエージェントの状態とメモリを永続化することで、LangGraphまたはOpenAI Agents SDKで構築されたエージェントはセッション間でコンテキストを保持できます。
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- Feature Storeとモデルサービング
- Databricksモデルサービングを使用してデプロイされたモデルに対して、 LakebaseからML機能を低遅延で提供します。
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- Lakebase 検索
lakebase_vectorとlakebase_text拡張子を使用して、ハイブリッドベクター検索とキーワード検索をプロジェクトに追加します。