人工智能已经改变了软件的可能性。我们正在经历开发人员如何构建软件以及人们如何使用软件的转变。新的编程堆栈基于大型语言模型（LLM）、矢量数据库和高级框架的基础。
虽然GenAI堆栈提供了巨大的潜力，但它们确实有一个陡峭的学习曲线。这意味着开发人员在与他们的主要目标——构建应用程序——没有直接关系的任务上花费了太多时间。DataStax可能已经通过收购Langflow找到了解决这个问题的方法，这为开发人员构建、迭代和部署人工智能应用程序提供了一条更简单、更高效的途径
DataStax以将开源Apache Cassandra NoSQL数据库商业化而闻名，最近宣布收购Langflo的创建者Logspace，Langflo是一个流行的开源可视化框架，用于构建检索增强生成（RAG）应用程序。
Langflow凭借其简化RAG应用程序开发的能力，在人工智能开发界获得了很多关注，它结合了基于检索和基于生成的模型的力量。它们为GenAI提供了改进的质量、相关性和可扩展性。
根据DataStax的新闻稿，“Langflow使任何有经验或新的开发人员使用基于Python的可组合构建块和预构建组件构建Generative AI应用程序变得更容易、更快100倍”。
此次收购是DataStax构建一站式GenAI堆栈目标的一部分。这个目标的第一步是在去年夏天实现的，当时DataStax为其托管的Astra DB服务带来了矢量搜索功能。从那时起，DataStax一直致力于使用其数据库组件构建一个由RAG支持的GenAI堆栈。11月，它推出了一个名为RAGStack的“开箱即用的RAG解决方案”。现在，通过收购Langflow，DataStax为企业提供了尖端的人工智能能力，以帮助加快GenAI的采用。
DataStax首席执行官兼董事长Chet Kapoor表示：“此次收购对我们来说是变革性的，对行业来说也是变革性的。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——这不仅仅是一个工具或框架，而是一个充满活力的生态系统，开发者正在构建、销售和重用人工智能组件，这些组件将塑造下一代人工智能应用程序。”。
Langflow开发矢量搜索和RAG应用程序开发的内部能力需要更长的时间。然而，收购Langflow有助于加快这一进程，同时人们对人工智能的兴趣很高。
DataStax收购LandFlow正值各公司竞相整合GenAI的关键时刻。那些能够成功实施GenAI的公司将获得显著的竞争优势。然而，创建GenAI应用程序也面临着挑战，包括使用和试验多种工具的复杂性，以及在紧迫的期限内交付新应用程序的额外压力。
凭借其允许快速测试和迭代数据流的能力以及简单的拖放可视化框架，Langflow使开发人员可以轻松构建基于LangChain的RAG应用程序，并一键部署。
Langflow的收购符合该行业更广泛的趋势，无代码或低代码平台正变得越来越受欢迎，因为它们使非技术用户能够参与应用程序开发。
DataStax在为企业提供构建和管理数据库解决方案的工具方面有着悠久的历史，现在凭借Langflow的GenAI功能，DataStax为企业提供了将其数据战略提升到一个新水平的机会。