解決 AI 的 Python 程式庫問題：dltHub 能做到嗎？
Dig Ventures 認為它是可能的
Python 是人工智慧（AI）中首選的程式設計語言，然而大多陣列織無法將他們的 Python 開發人員整合到舊有的資料基礎架構中。這意味著他們錯失了將 AI 帶入組織中的好處。然而開源的針對 AI 工作流程設計的 Python 程式庫一直缺乏。
DLT（簡稱資料載入工具）是一家位於柏林的新創公司，它認為自己可能找到理解決方案。該公司正在建立一個開源的 Python 程式庫，聲稱這是專為這一新潮流的 AI 所設計的。這家新創公司表示它的程式庫將整合到現有的工作流程中，包括先前不進行資料載入的 Python 工作流程，例如 Google Colab 筆記本、AWS Lambda 函數、Airflow DAG 或 GPT-4 輔助檔案或 GPT-4 開發遊樂場。
這家新創公司當前獲得了由 Dig Ventures 領投的 150 萬美元前種子融資，Dig Ventures 的創始人 Ross Mason 曾建立 Mule Project 並創辦了 MuleSoft（MULE: NYSE）。參與此融資的還包括來自 Huggingface、Instana、Miro 和 Matillion 等公司的 AI 和企業創辦人。
新創公司的 CEO Matthaus Krzykowski 在電子郵件中告訴我：“媒體上展示的大多數 GPT-4 應用程式都是展示軟體。嘗試過的使用者很快就會放棄它們。其他 VC 近期投入大量金錢的人工智慧工具（如向量資料庫/框架）也面臨許多類似的挑戰。”他表示 dlt 現在擁有了一個不斷增長的 Python 開發者社群，並且正在“幾家規模擴大的技術公司中投入生產使用”，包括舊有報導過的總部位於舊金山的軟體交付公司 Harness。
Harness 的高級資料工程師 Alexander Butler 在一份宣告中表示：“利用 dlt，我們的資料運營方式發生了變化。它加速了我們的資料運營團隊，我們能夠用更少的時間完成提取和載入，同時仍然能夠根據業務需求深度定制我們的提取工具。”
Huggingface 的 CTO/聯合創辦人兼 dltHub 的天使投資者 Julien Chaumond 補充道：“當前的機器學習革命得益於大量可用的、容易使用的 Python 開源工具。作為一個易於使用的 Python 程式庫，dlt 是這個新一波人群首次可使用的工具。”
至於潛在競爭對手，Krzykowski 承認該新創公司“與 Meltano、Stitch Data、Airbyte 等 ETL 公司競爭，也與 Snowflake、Databricks、Microsoft Fabric 等資料倉庫公司在更大的範圍內展開競爭，這些公司也希望將 AI 帶入企業。”
專家評論與建議
這個訊息顯示了在 AI 領域中存在著 Python 程式庫的需求。由於 AI 應用的普及，越來越多的組織和開發者尋求一個符合他們特定需求的 Python 程式庫。dltHub 的開源程式庫的問世，為這個需求提供了一個可能的解決方案。
dltHub 的開發團隊聲稱他們的程式庫設計了一個用於新一波 AI 應用的工作流程，並且可以方便地整合到現有的 Python 工作流程中。這意味著不需要對現有基礎架構進行大規模的改變，開發者可以直接使用 dltHub 提供的工具開展 AI 相關的開發工作。
然而該新創公司也面臨著來自競爭對手的挑戰，包括 Meltano、Stitch Data、Airbyte 等 ETL 公司。這些公司可能會提供類似的解決方案，並擁有自己的優勢。此外大型資料倉庫公司如 Snowflake、Databricks 和 Microsoft Fabric 也在爭奪 AI 領域的份額。這些公司可能會結合 AI 和資料倉庫的優勢，提供更全面的解決方案。
因此我們建議組織和開發者在選擇 AI 相關的 Python 程式庫時，需要仔細評估各個選項之間的優缺點。他們應該充分理解自己的需求，並且選擇最符合其工作流程和目標的解決方案。
dltHub 的推出為 AI 領域的開發者提供了一個新的選擇，開發者可以試用這個開源程式庫，並根據自己的實際需求評估其效能和可用性。不過開發者也需要注意，開源程式庫可能還存在一些問題和缺陷，需要自行進行修復或定製。
總之解決 AI 的 Python 程式庫問題是一個重要的課題，dltHub 的出現為組織和開發者提供了一個可能的解決方案。然而評估各種選項並選擇最適合的解決方案仍然是至關重要的。
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