Snowflake AI 获得重大升级：企业团队需要了解的内容

Snowflake 刚刚推出了其企业 AI 能力的重大更新，旨在让各规模组织构建 AI 应用变得更加简单。在 Snowflake 峰会 2024 上，公司推出了对 Snowflake Cortex AI 的增强功能，并发布了新的 AI & ML Studio 功能，彻底改变了企业与数据的交互方式。

用几分钟而非几个月与您的数据对话

核心功能？两个新的对话式 AI 能力，让您无需应对常见的操作难题，就能在企业数据上构建聊天机器人。

Cortex Analyst (即将公开预览)，借助 Meta 的 Llama 3 和 Mistral Large，帮助团队快速在分析数据之上构建应用。用户无需与仪表盘和信息过载作斗争，可以直接用自然语言对结构化数据集提问，并获得带有可视化的即时答案。

Cortex Search 采用不同的方法，结合了 Neeva (由 Snowflake 于 2023 年收购) 的检索技术与 Snowflake Arctic 嵌入技术。这意味着企业可以使用混合搜索——结合向量和传统文本搜索——对文档和非结构化文本进行搜索。

Zoom 和 Bayer 已经在利用这些能力加快决策速度。Zoom 团队仅用几天时间就构建了利用预训练大型语言模型的 AI 应用。Bayer 则用直接数据查询取代了耗时的仪表盘开发，大幅缩短了开发周期。

安全第一：引入 Cortex Guard

大规模构建生产级 AI 需要严密的安全控制。Cortex Guard (即将推出)，利用 Meta 的 Llama Guard 来过滤有害内容，保护组织数据。它可以标记从暴力、仇恨言论到自残和犯罪活动的各种内容，确保您的 AI 模型保持可信和合规。

现成的实用 AI 工具

除了定制聊天体验，Snowflake 还推出了预构建工具：

Document AI (即将全面可用)，利用 Snowflake 的多模态大型语言模型 Arctic-TILT，从文档中提取关键信息——如发票金额、合同条款等，其性能优于 GPT-4 在 DocVQA 基准测试中的表现。Northern Trust 已经在大规模处理文档时使用它，准确率更高。

Snowflake Copilot (即将全面可用)，结合 Mistral Large 和 Snowflake 的专有 SQL 模型，提升组织中 SQL 用户的生产力。

无代码 AI 开发变为现实

全新的 Snowflake AI & ML Studio (私有预览)，完全消除技术门槛。团队可以测试和比较来自 Google、Meta、Mistral AI、Reka 和 Snowflake 自家的 Arctic LLM 的模型，然后选择最具成本效益的方案。

想进一步定制模型？Cortex Fine-Tuning (现已公开预览)，允许您通过简单的 SQL 函数以无服务器方式微调 Meta 和 Mistral 模型。微调后的模型通过 Snowflake 的基于角色的访问控制保持治理。

大规模管理 AI：Snowflake ML 实战

模型进入生产后，真正的挑战才刚刚开始——如何管理它们在不断变化的数据集中的运行。这时，Snowflake ML 出场，将 MLOps 引入 AI 数据云。

Model Registry (现已全面可用)，集中管理所有 AI 模型，确保安全访问并实现节省成本的自动化。

新增功能还包括用于创建和提供一致 ML 特征的 Feature Store (公开预览)，以及用于追踪特征、数据集和模型在整个 ML 生命周期中流动的 ML Lineage (私有预览)。

结语

企业 AI 变得更加易于获取。Snowflake 的统一平台消除了构建、部署和治理 AI 应用的障碍——无论您是数据科学家、SQL 用户还是业务团队。更少的复杂性，更大的控制，可信赖的规模化 AI。