Neue Plattform zur Entwicklung von Datenagenten Snowflake Intelligence: Datenzugriff und -analyse über natürliche Sprache

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Unternehmen erhalten mit Snowflake Intelligence die Möglichkeit, Agenten zu erstellen, um Daten auszuwerten, zusammenzufassen und daraus Maßnahmen abzuleiten. Mit Snowflake Cortex AI sollen sie zudem riesige Datensätze mit Sprachmodellen gleichzeitig verarbeiten können.

Die Plattform Snowflake Intelligence, zunächst in Private-Preview verfügbar, schafft laut Anbieter eine nahtlose Verbindung zu Business-Intelligence-Daten in Snowflake selbst sowie zu Daten von Drittanbietern – wie Dokumente in SharePoint und Produktivitätstools wie Slack, Salesforce und Google Workspace. Die Plattform unterstütze darüber hinaus auch API-Aufrufe, etwa für Datenänderungen.

Viele Unternehmen hätten heute Schwierigkeiten, fundierte Entscheidungen zu treffen, weil die Governance ihrer Datenquellen fragmentiert sei, sagt Snowflake. Die IT-Infrastruktur bestehe oftmals aus Silos zwischen unstrukturierten und strukturierten Datenformaten. Zudem sei meist der Zugang zu Analysten begrenzt, die diese Datenpunkte miteinander verbinden könnten und über die dafür erforderlichen Programmierkenntnisse verfügten.

Snowflake Intelligence könne Unternehmen zunächst dabei helfen, verschiedene Datensysteme mit einer einzigen Governance-Ebene zu integrieren. Auf dieser Grundlage könnten Mitarbeiter die Daten aus unstrukturierten und strukturierten Quellen unter Verwendung natürlicher Sprache präzise verarbeiten und abrufen. Sie könnten Datensätze beispielsweise aus PDFs oder Tabellen definieren, an die sie Fragen stellen möchten. Die Datenagenten führten dann entsprechende Analysen, Zusammenfassungen oder Generierungsaufgaben durch. Snowflake Intelligence könne auch Geschäftsentscheidungen protokollieren, um die Nachverfolgung von Ergebnissen und die Messung von Auswirkungen zu erleichtern.

Innovationen in Snowflake Cortex AI

Als KI-Engine nutzt Snowflake Intelligence den KI-Service Snowflake Cortex AI. Snowflake Intelligence sei mit Cortex Search (jetzt allgemein verfügbar) entwickelt worden, um Abfragen auf unstrukturierten Daten durchzuführen, sowie mit Cortex Analyst (in Public Preview), um Abfragen auf strukturierten Daten durchzuführen. Durch die Weiterentwicklung von Cortex AI sei die Entwicklung zuverlässiger KI-Apps mit vielfältigeren Datenquellen, vereinfachter Orchestrierung sowie integrierter Evaluierung und Überwachung möglich.

Dazu zähle auch die kosteneffiziente Batch-LLM-Inferenz für die Verarbeitung in natürlicher Sprache. Dank Batch-Inferenz könnten Unternehmen riesige Datensätze mit Sprachmodellen gleichzeitig verarbeiten. NLP-Pipelines für Batch-Daten wiederum erlaubten einen strukturierten Ansatz für die Verarbeitung und Analyse verschiedener Formen von natürlichsprachlichen Daten. Cortex AI biete außerdem eine breitere Auswahl an vortrainierten Sprachmodellen, Einbettungsmodellgrößen, Kontextfensterlängen und unterstützten Sprachen. Dies schließe das mehrsprachige Einbettungsmodell von Voyage, multimodale 3.1- und 3.2-Modelle von Llama und große Kontextfenstermodelle von Jamba für serverlose Inferenz ein.

Snowflake Horizon Catalog als Governance-Framework

Snowflake Intelligence sei nativ in den Snowflake Horizon Catalog integriert und damit kompatibel mit offenen Formaten wie Apache Iceberg und Apache Polaris (Incubating). Diese Kombination biete Compliance-, Sicherheits-, Datenschutz-, Erkennungs- und Kollaborationsfunktionen auf Unternehmensniveau. Dies gelte für alle Cloud-Typen und Regionen, sodass Unternehmen weniger Zeit in die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz ihrer Daten investieren müssten.

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