La última conferencia de desarrolladores de construcción de copos de nieve (en línea del 12 al 14 de noviembre) - - Poco más de un mes después de su evento parisino - Fue una oportunidad para obtener más información sobre las próximas características que se acercaron a su almacén de datos. Con un punto común para acelerar la creación y el despliegue de aplicaciones Genai en los datos de la compañía, al tiempo que cumple con los desafíos de seguridad, confidencialidad y confianza. "Para el editor, sus últimas herramientas deben ayudar a las empresas a racionalizar los flujos de trabajo, proporcionar información a gran escala y poner rápidamente aplicaciones de IA en producción.
Entre las principales mejoras, encontramos en particular la API Cortex CAT (aún no en beta pública). El objetivo de esta interfaz de programación es crear fácilmente aplicaciones de chat basadas en agentes. Concretamente, la API combina datos estructurados y no estructurados en una sola llamada API REST para acelerar el desarrollo de aplicaciones de RAG y agentes. "Esta API de chat se basa en el enrutamiento de ciertas solicitudes a la generación de texto al SQL y la posibilidad de enviar solicitudes a un agente que tiene la capacidad de llamar a la API", dijo Benoit Dageville, cofundador y presidente de Snowflake, durante un punto de prensa. "La introducción de esta API CAT nos coloca a la vanguardia para las personas que desean diseñar agentes y aplicaciones basadas en los datos de estos agentes".
Cortex AI y Snowflake ML, una base para agentes autónomos
Surfing en las mejoras realizadas a Cortex AI, incluida, por ejemplo, la integración con bases de conocimiento internas, el editor también ha detallado su plataforma de inteligencia unificada (pronto en beta privada) para permitir a las empresas crear "agentes de datos". Este último utilizará datos alojados por Snowflake, así como aquellos conectados a través de plataformas de tercera parte para proporcionar a los usuarios respuestas instantáneas a sus problemas comerciales y comerciales. Esta plataforma de inteligencia se basa en Cortex AI, articulada alrededor de Cortex Search (GA) para cuestionar los datos no estructurados y el analista de Cortex (beta pública) para usar datos estructurados. Tenga en cuenta que la inteligencia también se integra de forma nativa con catal catal, compatible con formatos abiertos como Apache Iceberg y Polaris (incubación). Esta combinación trae capacidades de cumplimiento, seguridad, confidencialidad, descubrimiento y colaboración de la clase ejecutiva, que se extiende en varias nubes y regiones.
Para acelerar el desarrollo de aplicaciones conversacionales multimodales gracias a más fuentes de datos y una orquestación nativa basada en agentes, Snowflake recordó que su oferta de ML trae la capacidad de construir tuberías de tratamiento de lenguaje natural que sería "más rentable y más eficiente" al depender también de las elecciones de modelos aumentados y un ajuste fino de LLM. Snowflake ML ahora es compatible con el contenedor de tiempo de ejecución, que permite a los usuarios realizar tareas de entrenamiento e inferencia de ML a gran escala en entornos sin servidor. Con Cortex AI y ML, Snowflake cree que "tener las llaves en mano para proporcionar confianza para las aplicaciones Genai más críticas".
Las tablas híbridas admitidas en Unistore
El proveedor también ha anunciado que su solución de Unistore era compatible, finalmente dirá algunas, tablas híbridas. Recuerde que estos últimos pueden llevar a cabo operaciones rápidas y soportar cargas de trabajo transaccionales. "Incluso si ha tomado algún tiempo, estamos encantados de poder anunciar que las tablas híbridas están respaldadas en la disponibilidad general. Creemos que amplía todos los casos de uso y acelera la creación de valor", dijo Christian Kleinerman, vicepresidente de Snowflake.
Entre los otros anuncios, también recordaremos la observabilidad integrada de la IA para LLM disponible en una vista previa privada, una versión completamente administrada de su catálogo (catálogo abierto). También hay una nueva integración de fuentes de datos con un conector (aún no en beta) para crear aplicaciones de IA por encima de los datos de SharePoint en copos de nieve, sin necesidad de configurar manualmente tuberías o pre-trabajo, mientras se adhieren a las políticas de acceso existentes. "Además, ahora puede mejorar las capacidades de los chatbots con extensiones de conocimiento de la corteza (descripción general privada) en el mercado de copos de nieve", dijo la compañía. "Estas extensiones permiten que los equipos responsables de los datos enriquecen los chatbots corporativos con contenido reciente y exclusivo de proveedores de terceros partidos en investigaciones o publicaciones de periódicos. Para los editores y proveedores de contenido, esto abre otra fuente de ingresos al tiempo que protegen la propiedad intelectual de uso no autorizado, por ejemplo, para la capacitación LLM. En cuanto a los consumidores, en cuanto a los acceso a las respuestas de alta calidad, sin preocuparse por la calidad o el uso comercial.
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