DataStax 收购了 Langflow，该公司是一个流行框架的提供商，用于构建使用检索增强生成 (RAG) 技术的生成人工智能应用程序。
DataStax 的核心数据平台基于 Apache Cassandra 数据库，通过收购 DataStax，该公司希望加强其在人工智能数据和应用程序开发领域的地位。
“人工智能开发与构建传统软件和应用程序所需的完全不同。这是因为构成这些人工智能应用程序核心的大型语言模型，”总部位于加利福尼亚州圣克拉拉的 DataStax 开发者关系主管 Carter Rabasa 在接受采访时说道。
此次收购的财务条款并未披露。
人工智能应用程序需要大量数据才能有效运行，DataStax 一直将自己定位为“生成式人工智能数据公司”。去年，该公司在其 Astra DB 云数据库中添加了矢量搜索功能，这是使用大型语言模型 (LLM) 的人工智能应用程序的关键数据库功能。一月份，DataStax 宣布全面推出其 Data API“一站式”API，为生产 GenAI 系统提供数据。
检索增强生成是一种开发技术，通过从外部数据源提取额外数据来提高生成人工智能模型的准确性和可靠性。 11 月，DataStax 推出了 RAGStack，这是一种检索增强生成系统，可帮助GenAI应用程序开发。 RAGStack 基于 LangChain，一个用于构建 RAG 应用程序的开源框架。
Langflow的开发者系统提供了图形拖放用户界面、应用程序和数据源的可重用组件、数据流的快速迭代以及用于构建GenAI应用程序和LLM的相关工具。据该公司称，Langflow 平台极大地加快了人工智能应用程序的开发和部署，并导致应用程序产生更少的幻觉。
LangChain 已与 Astra DB 矢量数据库和 Apache Cassandra 数据库集成。它还与 RAGStack 支持的人工智能生态系统框架集成。
两家公司表示，DataStax 和 Langflow 技术组合的结合将为开发人员创建一站式生成式人工智能应用程序堆栈。
Rabasa 表示：“此次收购对于 DataStax 和 Langflow 来说都是一个非常重要的时刻。” “Langflow 建立了一个庞大、充满活力的开发者社区，他们既使用该工具，又为其做出贡献。”
Rabasa 表示，DataStax 仍在考虑如何将 Langflow 的技术纳入 DataStax 产品组合的其余部分并与之集成。但 Rabasa 表示，DataStax 承诺维持 Langflow 作为开源和供应商“不可知论”工具的地位，包括继续支持众多矢量数据库。
DataStax 与数十家 IT 咨询合作伙伴合作，包括 EPAM、Perficient 和 Trace3，为客户提供应用程序开发技术和服务。 Rabasa 表示，DataStax 和 Langflow 的结合将为寻求压缩生成式 AI 开发项目时间的方法的合作伙伴开发团队提供“巨大的生产力提升”。
DataStax 首席执行官 Chet Kapoor 在一份声明中表示：“我们专注于为开发人员提供工具，使他们能够通过最简单、最快的生产路径轻松构建 RAG 应用程序。” “这次收购对我们和整个行业来说都是变革性的。 Langflow 是一家非常热门的人工智能初创公司，我们与他们的合作将使我们成为所有 RAG 应用程序开发的前沿和中心——它不仅仅是一个工具或框架，它是一个充满活力的生态系统，开发人员可以在其中构建、销售和重用正在发展的人工智能组件。塑造下一代人工智能应用。”
“通过 DataStax，我们将完全专注于执行我们的产品愿景、路线图和社区协作，并将继续增加不同人工智能生态系统项目和产品之间的最大集成范围，包括更多数据源和数据库、模型、应用程序和 API，”Langflow 首席执行官 Rodrigo Nader 在声明中说道。
