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Utilisez Lakebase comme back-end pour les agents et les charges de travail Machine Learning.
| Integration | Description |
|---|---|
| État et mémoire de l’agent | Conservez l’état et la mémoire de l’agent dans Lakebase afin que les agents créés avec LangGraph ou le Kit de développement logiciel (SDK) Des agents OpenAI conservent le contexte entre les sessions. |
| Magasin de caractéristiques et Service de modèles | Servez les fonctionnalités ML à faible latence de Lakebase pour les modèles déployés avec Databricks Model Serve. |
| Recherche Lakebase | Ajoutez une recherche hybride vectorielle et par mots-clés à votre projet à l’aide des extensions lakebase_vector et lakebase_text. |