Snowflake AI recebe uma grande atualização: Aqui está o que as equipas empresariais precisam saber

A Snowflake acaba de lançar uma atualização significativa nas suas capacidades de IA empresarial, projetada para tornar a construção de aplicações de IA muito mais simples para organizações de todos os tamanhos. No Snowflake Summit 2024, a empresa apresentou melhorias ao Snowflake Cortex AI e lançou novas funcionalidades do AI & ML Studio que mudam fundamentalmente a forma como as empresas interagem com os seus dados.

Converse com os seus Dados em Minutos, Não Meses

A funcionalidade principal? Duas novas capacidades de IA conversacional que permitem criar chatbots com base nos seus dados empresariais, sem os habituais problemas operacionais.

Cortex Analyst (em breve em pré-visualização pública) utiliza o Llama 3 e o Mistral Large da Meta para permitir que as equipas construam rapidamente aplicações com base nos seus dados analíticos. Em vez de lutarem com dashboards e sobrecarga de informação, os utilizadores podem fazer perguntas em linguagem natural diretamente aos conjuntos de dados estruturados e obter respostas instantâneas com visualizações.

Cortex Search adota uma abordagem diferente, combinando tecnologia de recuperação da Neeva (adquirida pela Snowflake em 2023) com a integração do Snowflake Arctic. Isto significa que as empresas podem procurar documentos e textos não estruturados usando uma pesquisa híbrida — combinando pesquisa vetorial e tradicional em um único serviço.

A Zoom e a Bayer já estão a usar estas capacidades para acelerar a tomada de decisões. As equipas da Zoom criaram aplicações de IA aproveitando modelos de linguagem de grande dimensão pré-treinados em apenas alguns dias. A Bayer substituiu o desenvolvimento de dashboards que consumiam muito tempo por consultas diretas aos dados, reduzindo drasticamente os ciclos de desenvolvimento.

Segurança em Primeiro Lugar: Apresentando o Cortex Guard

Construir IA de nível de produção em escala exige controles de segurança rigorosos. Apresentamos o Cortex Guard (em breve), que utiliza o Llama Guard da Meta para filtrar conteúdos prejudiciais e proteger os dados organizacionais. Ele sinaliza tudo, desde violência e discurso de ódio até autoagressão e atividades criminosas — garantindo que os seus modelos de IA permaneçam confiáveis e em conformidade.

Ferramentas de IA Pré-Construídas que Realmente Funcionam

Para além das experiências de chat personalizadas, a Snowflake está a disponibilizar ferramentas pré-construídas:

Document AI (generally available soon) extrai informações-chave — valores de faturas, termos de contratos, etc. — de documentos usando o LLM multimodal da Snowflake, Arctic-TILT, que supera o GPT-4 no benchmark DocVQA. A Northern Trust já a está a usar para processar documentos em grande escala com maior precisão.

Snowflake Copilot (generally available soon) combina o Mistral Large com o modelo SQL proprietário da Snowflake, acelerando a produtividade dos utilizadores de SQL em toda a organização.

Desenvolvimento de IA Sem Código Torna-se Realidade

O novo Snowflake AI & ML Studio (pré-visualização privada) elimina completamente as barreiras técnicas. As equipas podem testar e comparar modelos do Google, Meta, Mistral AI, Reka e do próprio Arctic da Snowflake — e escolher a opção mais económica para o seu caso de uso.

Quer personalizar ainda mais os modelos? O Cortex Fine-Tuning (agora em pré-visualização pública) permite ajustar modelos da Meta e Mistral de forma serverless através de funções SQL simples. Os modelos ajustados permanecem governados pelas políticas de controlo de acesso baseadas em funções da Snowflake.

Gestão de IA em Escala: Snowflake ML em Ação

Depois de colocados em produção, o verdadeiro desafio começa — gerenciar os modelos ao longo de conjuntos de dados em evolução. É aí que entra o Snowflake ML, trazendo MLOps para a Nuvem de Dados de IA.

O Model Registry (agora geralmente disponível) centraliza a governança de todos os modelos de IA, permitindo acessos seguros e automações que economizam custos.

As novidades incluem o Feature Store (pré-visualização pública) para criar e disponibilizar características de ML consistentes, e o ML Lineage (pré-visualização privada) para rastrear como as características, conjuntos de dados e modelos fluem por todo o ciclo de vida do ML.

A Conclusão

A IA empresarial ficou agora mais acessível. A plataforma unificada da Snowflake elimina obstáculos na construção, implementação e governança de aplicações de IA — quer seja você um cientista de dados, utilizador de SQL ou equipa de negócios. Menos complexidade, mais controlo, IA confiável em escala.