سنو فليك إيه آي تحصل على ترقية كبيرة: إليك ما تحتاج فرق المؤسسات إلى معرفته

سنو فليك أطلقت للتو تحديثًا هامًا لقدرات الذكاء الاصطناعي المؤسسي، وهو مصمم لجعل بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي أسهل بكثير للمنظمات بجميع أحجامها. في قمة Snowflake 2024، قدمت الشركة تحسينات على Snowflake Cortex AI وأطلقت ميزات جديدة لـ AI & ML Studio التي تغير بشكل جذري طريقة تفاعل الشركات مع بياناتها.

تحدث مع بياناتك خلال دقائق، وليس شهورًا

الميزة الرئيسية؟ اثنان من قدرات الذكاء الاصطناعي الحواري الجديدة التي تتيح لك بناء روبوتات دردشة ضد بيانات مؤسستك دون المتاعب التشغيلية المعتادة.

Cortex Analyst (قريبًا للعرض العام) يستفيد من Llama 3 و Mistral Large من Meta لتمكين الفرق من بناء تطبيقات بسرعة على بياناتهم التحليلية. بدلاً من التعامل مع لوحات المعلومات وعبء المعلومات، يمكن للمستخدمين طرح أسئلة بلغة طبيعية مباشرة على مجموعات البيانات المنظمة والحصول على إجابات فورية مع تصورات مرئية.

Cortex Search يتبع نهجًا مختلفًا، حيث يجمع بين تقنية الاسترجاع من Neeva (التي استحوذت عليها Snowflake في 2023) مع دمج Snowflake Arctic. هذا يعني أن المؤسسات يمكنها البحث في المستندات والنصوص غير المنظمة باستخدام بحث هجين — يدمج بين البحث باستخدام المتجهات والنص التقليدي في خدمة واحدة.

تستخدم Zoom و Bayer بالفعل هذه القدرات لتسريع اتخاذ القرارات. أنشأت فرق Zoom تطبيقات ذكاء اصطناعي باستخدام نماذج لغة كبيرة مدربة مسبقًا في أيام فقط. استبدلت Bayer تطوير لوحات المعلومات المستهلك للوقت باستعلامات مباشرة على البيانات، مما قلل بشكل كبير من دورات التطوير.

السلامة أولاً: تقديم Cortex Guard

بناء ذكاء اصطناعي جاهز للإنتاج على نطاق واسع يتطلب ضوابط أمنية صارمة. هنا يأتي Cortex Guard (قريبًا)، الذي يستخدم Llama Guard من Meta لفلترة المحتوى الضار وحماية بيانات المنظمة. يحدد كل شيء من العنف والكلام الكراهية إلى الأذى الذاتي والنشاط الإجرامي — لضمان بقاء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك موثوقة ومتوافقة.

أدوات الذكاء الاصطناعي الجاهزة التي تعمل فعلاً

بالإضافة إلى تجارب الدردشة المخصصة، تقوم Snowflake بإطلاق أدوات جاهزة:

Document AI (متاح بشكل عام قريبًا) يستخرج معلومات رئيسية — مثل مبالغ الفواتير، شروط العقود، وغيرها — من المستندات باستخدام LLM متعدد الوسائط من Snowflake، Arctic-TILT، الذي يتفوق على GPT-4 في معيار DocVQA. تستخدم Northern Trust بالفعل هذه الأداة لمعالجة المستندات على نطاق واسع بدقة أعلى.

Snowflake Copilot (متاح بشكل عام قريبًا) يجمع بين Mistral Large ونموذج SQL الخاص بـ Snowflake، مما يسرع الإنتاجية لمستخدمي SQL عبر مؤسستك.

تطوير الذكاء الاصطناعي بدون كود يصبح حقيقيًا

يزيل Snowflake AI & ML Studio (عرض خاص) الحواجز التقنية تمامًا. يمكن للفرق اختبار ومقارنة النماذج من Google و Meta و Mistral AI و Reka و Arctic الخاص بـ Snowflake — ثم اختيار الخيار الأكثر فعالية من حيث التكلفة لحالتهم.

هل ترغب في تخصيص النماذج أكثر؟ Cortex Fine-Tuning (متاح الآن للعرض العام) يتيح لك تحسين نماذج Meta و Mistral بدون خادم عبر وظائف SQL بسيطة. تظل النماذج المعدلة تحت السيطرة من خلال ضوابط الوصول القائمة على الأدوار في Snowflake.

إدارة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع: Snowflake ML في العمل

بمجرد أن تكون النماذج في الإنتاج، تبدأ التحديات الحقيقية — في إدارةها عبر مجموعات البيانات المتطورة. هنا يأتي Snowflake ML، الذي يجلب MLOps إلى سحابة بيانات الذكاء الاصطناعي.

يعمل Model Registry (متاح بشكل عام الآن) على مركزية حوكمة جميع نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يتيح وصولًا آمنًا وأتمتة لتوفير التكاليف.

تشمل الإضافات الجديدة Feature Store (عرض عام) لإنشاء وتقديم ميزات تعلم آلي متسقة، و ML Lineage (عرض خاص) لتتبع تدفق الميزات ومجموعات البيانات والنماذج عبر دورة حياة التعلم الآلي بأكملها.

الخلاصة

لقد أصبح الذكاء الاصطناعي المؤسسي أكثر وصولاً. منصة Snowflake الموحدة تزيل العقبات من بناء ونشر وحوكمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي — سواء كنت عالم بيانات، أو مستخدم SQL، أو فريق أعمال. تقليل التعقيد، وزيادة السيطرة، وذكاء اصطناعي موثوق على نطاق واسع.