Confluent Intelligence
リアルタイムでコンテキストを認識する AI システムの開発
Confluent Intelligence により、AI システムは履歴データから継続的に学習し、リアルタイムで動作することができます。これを使用して、AI エージェント、RAG (検索拡張生成)、AI 用の ML パイプラインを構築したり、Apache Kafka® や Apache Flink® でコンテキストを提供したりすることができます。
スピードとスケールに対応したイベントドリブン型エージェントを構築
エージェントにリアルタイムのコンテキストを提供し、最適な意思決定を可能にします。
ネイティブ ML 機能で正確な意思決定を加速
Confluent Intelligence とは何ですか？
Confluent Intelligence は、Kafka と Flink を活用したリアルタイムで再生可能なコンテキストリッチな AI システムを構築するための、Confluent Cloud 上の完全マネージド型サービスです。LLM 上に構築された AI システムは、実際のデータに基づいており、運用環境でリアルタイムの意思決定を行う必要があります。Confluent Intelligence は、履歴評価、継続的処理、リアルタイム配信を次のものと組み合わせて、そのループを完結させます。 -ML Functions で異常検知、不正防止、予測などを実現 -Streaming Agents が Kafka と Flink でネイティブに動作し、ワークフローを自動化
- リアルタイムコンテキストエンジン が信頼できる構造化されたコンテキストを MCP 経由であらゆる AI アプリやエージェントに提供
Confluent Intelligence はデータストリーミングプラットフォームを利用しているため、ビジネスに供給されるのと同じリアルタイムで管理されたデータを使用して AI を強化し、安全でコンテキストに沿った、本番環境ですぐに使用できるインテリジェンスをあらゆる規模で提供します。
ストリームに組み込まれた常時稼働エージェント
Streaming Agents は、データ処理と AI ワークフローを統合し、Flink 上で直接イベントドリブン型エージェントを簡単に構築し、実行できるようにします。リアルタイムのコンテキストデータにアクセスできるため、運用イベントが発生した瞬間を監視し、情報に基づいた即時のアクションを実行できるエンタープライズワークフローに最適です。
シームレスな統合
モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーを介して、あらゆるモデル、ツール、データシステムに安全かつスケーラブルに接続し、完全なリアルタイムコンテキストを提供
コンテキスト認識型の自動化
エージェントがポーリングや遅延なしで、充実化および管理されたデータストリーム上で Flink ジョブを使用して動的に動作できるようになります
再生とデバッグ
AI システムの最大のギャップをエンドツーエンドのオブザーバビリティでテスト、デバッグ、評価、監査し、障害から確実に復旧することで、より迅速かつ安全に反復
リアルタイム RAG
任意の Kafka トピックをベクトル埋め込みのストリームに変換することで、RAG およびセマンティック検索に最新のコンテキストを継続的に提供
あらゆる AI の意思決定を強化する新鮮なコンテキスト
Confluent Cloud のフルマネージド型リアルタイムコンテキストエンジンを使用して、MCP 経由で、強化されたエンタープライズデータから LangChain、Bedrock、Agentforce、Claude などのあらゆる AI システムに、信頼できるコンテキストをリアルタイムで配信します。
あらゆる AI アプリやエージェントに低レイテンシでデータを提供
あらゆる AI エージェント、コパイロット、モデルに古くなったスナップショットではなく、管理され、構造化されたライブの関連データを提供
上流のデータやシステムと同期
過去のデータとストリーミングデータを統合し、上流のロジックや機能が変更されると自動的に更新されるため、最新の状況を反映した意思決定が可能に
管理するインフラはゼロ
組み込みの認証、RBAC、監査ログ、オブザーバビリティを確保しながら、フルマネージド MCP で複雑さを解消し、AI の構築に集中できKafka や Flink の専門知識は不要
リアルタイム機械学習
不正行為や異常の検出、予測、センチメント分析などのための高度な ML パイプラインを実行し、AI ワークフローをトリガーします。ネイティブの Flink 関数を活用して ML 機能をデータストリームに組み込むことで、ワークフローを簡素化し、正確で実用的な洞察を引き出すことができます。
Confluent Intelligence は、AI インフラストラクチャとシームレスに統合されます。主要なクラウドプロバイダーに展開し、主要なベクトルデータベース、AI ツール、フレームワークなどに接続します。戦略的パートナーシップとシステムインテグレーターを活用して、リアルタイム AI 施策を加速させます。
リアルタイム RAG パイプラインの構築
外部テーブルを通じてライブで管理されたエンタープライズデータを使用し、RAG パイプラインを強化します。Kafka および Flink から LangChain、Bedrock、または Claude に最新のコンテキストを直接ストリーミングします。手動の ETL やインデックスの再構築は不要で、すべての応答に最新のビジネスデータが反映されます。
AI エージェントを使用してワークフローを自動化
パーマストンノース市議会は、継続的に実行され、人間を常にサポートするエージェントを使用して、資源利用許可申請を自動化し ています。ワークフローは Confluent Cloud の Kafka Topics を介してオーケストレーションされるため、すべてのアクションは監査可能であり、自治体の規則に準拠しています。
異常を検出し、不正を見つけ、トレンドを予測
リアルタイムの ML パイプラインを使用して、異常検出、不正防止、予測などを行います。多変量異常検出は、株式取引、ネットワーク監視、顧客の 360 度ビューなどのユースケースにわたる相関メトリクスを分析します。これにより、システムはリスクを特定し、事象が発生する前に結果を予測できます。
"Every inference call generates a cascade of events—token usage, fraud signals, billing data—that we need to move and act on in real time. Confluent Cloud lets us stream that data off our core platform without latency or operational overhead. It's what makes it possible for us to deliver a best-in-class inference experience while scaling to meet the demands of production AI workloads."
「Confluent のプラットフォームを活用することで、変更が発生すると同時にその内容をストリーミングでき、AI ツールは常に最も関連性が高くタイムリーな情報を提供できます。」
「データストリーミングは今後、金融サービス組織にとって非常に重要になります。特に、データのストリーミング、ワークフロー自動化の実装、リアルタイム予測の能力が成功の鍵となる AI/ML ユースケースでは重要です。」
「いまや誰もが AI を求めています。しかし本当に難しいのは、高品質なデータをリアルタイムで動かせるかどうかです。Confluent のデータストリーミングプラットフォームはそれを可能にし、データを動かし、必要な場所へ確実に届けるための基盤となります。」
「優れた AI には優れたデータが必要です。Confluent は当社の信頼できる情報源となっています。Confluent のデータストリーミングプラットフォームは、AI エージェントがワークフローを自動化し、スマートシティの変革を加速するためのコンテキストとオーケストレーションを提供します。」
新規開発者は、最初の30日間で$400分のクレジットを獲得できます — 営業担当者とのやり取りは不要です。
Confluent は、必要なすべてを提供します。
- 構築：Java や Python などのクライアントライブラリ、サンプルコード、150以上の事前構築済みコネクタ、Visual Studio Code 拡張機能を活用して開発可能です。
- 学習：オンデマンドコース、認定資格、世界中のエキスパートコミュニティから学べます。
- 運用：CLI、Terraform や Pulumi 向け IaC サポート、OpenTelemetry による可観測性を活用できます。
以下のクラウドマーケットプレイスアカウントでサインアップするか、当社で直接サインアップできます。
Confluent Cloud
完全マネージド型、クラウドネイティブの Apache Kafka® サービス
Confluent Intelligence | FAQs
What is Confluent Intelligence and how does it help build AI applications?
Confluent Intelligence is a fully managed service on Confluent Cloud, designed for building real-time, context-rich AI systems. It unifies the essential components for production AI—stream processing, state management, and context delivery—into a single stack. This allows developers to build and deploy event-driven, context-aware AI applications powered by Apache Kafka® and Flink® without the heavy operational burden of managing complex infrastructure.
How do Streaming Agents work?
Streaming Agents is a framework for building, testing, and deploying event-driven AI agents directly on your data streams using fully managed Flink and Kafka. Because these agents run as Flink jobs within the stream processing pipeline, they have access to the freshest, most accurate view of your business. This enables them to monitor events and take instant, informed action as they happen, making them ideal for enterprise automation and real-time decision-making.
What makes Confluent Intelligence uniquely suited for real-time generative AI (GenAI) applications?
Confluent Intelligence is uniquely suited for GenAI because it solves the critical challenge of providing real-time, trustworthy context. It combines AI agents that can live in your data streams, a real-time context engine and native ML functions, allowing GenAI applications to access live, indexed data and building event-driven AI without requiring developers to write custom Kafka code or build complex data polling mechanisms.
Can I use my own machine learning models with Confluent Intelligence?
Yes. Confluent Intelligence allows you to execute sophisticated AI and machine learning pipelines. In addition to native Flink functions for anomaly detection and forecasting, it provides the capability to invoke remote AI/ML models. This simplifies the development and deployment of your AI applications by providing a unified platform for both data processing and your custom AI/ML tasks.
How does Confluent Intelligence help create and use embeddings for AI?
Confluent Intelligence streamlines the process of creating vector embeddings for your AI applications. You can choose your preferred embedding model and transform a text column within a Kafka topic into a continuous stream of vector embeddings. This real-time embedding creation is essential for powering use cases like Retrieval-Augmented Generation (RAG) and semantic search in your GenAI applications.
What are some real-world use cases for AI Agents built on Confluent?
The platform is designed for a variety of enterprise use cases, including:
- Real-time Copilots: Building intelligent assistants that use current, contextual data from over 120 sources to provide more accurate decision-making.
- Workflow Automation: Orchestrating complex business processes with AI Agents that run continuously, with humans kept in the loop for critical decisions.
- Real-time Fraud Detection: Using integrated anomaly detection on live transaction streams to identify and block fraudulent activity in milliseconds.
What is the Model Context Protocol (MCP) and why is it important for AI Agents?
Model Context Protocol (MCP) is an open standard that provides a universal way for AI models to connect to data sources and tools. MCP is transformative for agentic AI because it enables you to provide agents with improved context and give them access to a rich toolkit of capabilities by simply connecting it to relevant MCP servers.