[ad_1]
Nhà cung cấp nền tảng GenAI và ELT hiện đại công bố tính khả dụng chung của Snowflake Cortex AI có sẵn và hỗ trợ cho các thành phần Dịch vụ Container Snowpark
Nhà cung cấp nền tảng đường truyền dữ liệu hiện đại Matillion hôm nay đã thông báo tại Hội nghị thượng đỉnh đám mây dữ liệu Snowflake 2024 rằng họ sẽ mang Generative AI (GenAI) không cần mã đến người dùng Snowflake với các khả năng và tích hợp GenAI mới với Bông tuyết Cortex AIChức năng ML của Snowflake và hỗ trợ cho Dịch vụ Snowpark Container.
Các thành phần đồ họa của Matillion giúp việc kết hợp GenAI vào quy trình xử lý dữ liệu trở nên dễ dàng và gần như ngay lập tức, bất kể chuyên môn kỹ thuật. Để thực hiện điều này, Matillion tóm tắt các hàm SQL chạy trong cơ sở hạ tầng được quản lý hoàn toàn của Cortex AI dành cho LLM.
Các thành phần GenAI mới ra mắt cho phép các trường hợp sử dụng mạnh mẽ ngay lập tức, bao gồm tạo mô tả sản phẩm, trích xuất thông tin chính từ đánh giá của khách hàng, phân tích cảm tính, tóm tắt các báo cáo dài và dịch nội dung cho khán giả toàn cầu.
Ciaran Dynes, Giám đốc sản phẩm của Matillion cho biết: “Khi các tổ chức vượt ra ngoài sự cường điệu của GenAI để tiến tới thực tế triển khai, Matillion khiến việc triển khai trở nên nhanh chóng và dễ dàng, chỉ sử dụng các kỹ năng kỹ thuật dữ liệu hiện có, đồng thời được tích hợp hoàn toàn với Snowflake. Chúng tôi tin rằng 90% kỹ thuật AI vẫn sẽ tập trung vào việc chuẩn bị dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu là chìa khóa. Chúng tôi vui mừng thông báo rằng Matillion hiện hỗ trợ tất cả các tính năng chính của Snowflake AI, trong một nền tảng không cần mã, dễ sử dụng, cung cấp giải pháp AI hoàn chỉnh và mạnh mẽ, tích hợp với quy trình làm việc dữ liệu hiện có.”
Baris Gultekin, Giám đốc AI tại Snowflake cho biết: “Tại Snowflake, chúng tôi đang thực hiện sứ mệnh mang tiềm năng của AI đến mọi người dùng doanh nghiệp, bất kể trình độ kỹ thuật của họ như thế nào. Các đối tác như Matillion đang làm cho sứ mệnh đó trở nên dễ dàng hơn thông qua những đổi mới và tiến bộ mang lại cách tiếp cận AI đẩy nhanh và nền tảng quy trình không cần mã để đẩy nhanh tốc độ phát triển giải pháp AI. Có một cơ hội to lớn để xây dựng dựa trên Cortex AI và thật thú vị khi thấy các công ty như Matillion tận dụng lợi thế của nó.”
Matillion cũng đã công bố hỗ trợ cho các thành phần Dịch vụ Container Snowpark, cho phép người dùng chạy bất kỳ LLM nguồn mở nào được sử dụng cho công việc xử lý dữ liệu trực tiếp bên trong tài khoản Snowflake của họ, đảm bảo không có bản ghi nào rời khỏi Snowflake và tất cả các tập dữ liệu đều có mức độ bảo mật và quản trị cao nhất .
Dynes cho biết thêm: “Bên cạnh việc đưa GenAI và LLM đến một thị trường rộng lớn hơn với chức năng không cần mã dễ dàng, chúng tôi cũng đảm bảo tính bảo mật và chủ quyền của dữ liệu nhạy cảm, được quản lý bằng các thành phần Dịch vụ Snowpark Container của chúng tôi”. “Matillion đưa khả năng AI trực tiếp vào các đường dẫn dữ liệu và với việc tích hợp Dịch vụ Container Snowpark, chúng tôi mang đến cho người dùng Snowflake sự linh hoạt để thích ứng và phát triển khi nhu cầu của khách hàng thay đổi, có khả năng tận dụng các mô hình chuyên dụng, nhỏ hơn để cải thiện chi phí, độ chính xác và hiệu suất. ”
Việc tích hợp Dịch vụ Container Snowpark của Matillion cho phép khách hàng chạy hầu như mọi mô hình AI nguồn mở một cách an toàn ngay trong tài khoản Snowflake của họ, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và cho phép tùy chỉnh dựa trên các trường hợp sử dụng cụ thể.
Việc bổ sung các thành phần AI của Snowflake là thành phần mới nhất trong một loạt các lần ra mắt của Matillion sau thông báo về tầm nhìn AI của họ vào cuối năm 2023. Vào tháng 3, Matillion lần đầu tiên đưa ra thị trường nền tảng của mình để hợp nhất ELT đẩy xuống và GenAI đẩy xuống để cho phép các kỹ sư dữ liệu xây dựng quy trình phân tích và AI nhanh hơn.
Đăng ký miễn phí InsideBIGDATA bản tin.
Tham gia với chúng tôi trên Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Tham gia với chúng tôi trên LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
Tham gia cùng chúng tôi trên Fb: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW
[ad_2]
Source link