اخبار

تتضافر جهود RelationalAI و Snowflake لإحداث ثورة في عملية صنع القرار للذكاء الاصطناعي في المؤسسة


انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح. يتعلم أكثر


أعلنت شركة RelationalAI ، وهي شركة ناشئة للذكاء الاصطناعي (AI) ومقرها بيركلي ، كاليفورنيا ، اليوم عن إطلاق منتج تسميه “معالج مشترك” AI تم تصميمه لـ Snowflake ، المزود الشهير لمستودعات البيانات السحابية. يدمج المعالج المشترك الرسوم البيانية المعرفية العلائقية وقدرات الذكاء الاصطناعي المركبة في منصة إدارة البيانات في Snowflake. أعلنت الشركة الناشئة عن توفر المعاينة في مؤتمر Snowflake Summit 2023 ، وهو مؤتمر مستخدم سنوي.

يؤكد العرض الجديد على دفع Snowflake لتصبح منصة شاملة للذكاء الاصطناعي للمؤسسات ورؤية RelationalAI لنهج متكامل لبناء التطبيقات الذكية. قال الرئيس التنفيذي لشركة RelationalAI ملهم عارف في مقابلة مع VentureBeat: “نحن نقدم الدعم لأعباء العمل هذه داخل Snowflake”. “بالطريقة نفسها ، يسهل الرسم البياني المعرفي على الإنسان معرفة ما يحدث في البيانات ، فإنه يسهل على نموذج اللغة.”

أوضح عارف كيف تتكامل RelationalAI مع سحابات البيانات ونماذج اللغة ، وكيف أنها تمكن العملاء من بناء الرسوم البيانية المعرفية والطبقات الدلالية فوق بياناتهم.

يسمح المعالج المساعد لعملاء Snowflake بتشغيل الرسوم البيانية المعرفية والتحليلات الإرشادية ومحركات القواعد داخل Snowflake. هذا يلغي الحاجة إلى نقل البيانات من Snowflake إلى أنظمة منفصلة لتلك القدرات. يمكن للعملاء الآن إنشاء تطبيقات للكشف عن الاحتيال وتحسين سلسلة التوريد وتطبيقات أخرى تعتمد على الذكاء الاصطناعي بالكامل داخل Snowflake.

حدث

تحويل 2023

انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.

سجل الان

تمكين المؤسسات ببيانات أفضل

يمكن للمعالج المساعد للذكاء الاصطناعي في RelationalAI العمل بأمان في Data Cloud مع Snowpark Container Services ، وهي ميزة جديدة أعلن عنها Snowflake في قمة هذا الأسبوع. تتيح Snowpark Container Services للعملاء تشغيل برامج وتطبيقات تابعة لجهات خارجية داخل حساب Snowflake الخاص بهم ، مما يعزز قيمة بياناتهم دون المساس بأمنها.

أثبتت RelationalAI تبنيها المبكر المثير للإعجاب عبر الصناعات بما في ذلك الخدمات المالية وتجارة التجزئة والاتصالات السلكية واللاسلكية. تستخدم العديد من المنظمات البارزة RelationalAI لأعباء العمل المهمة للأعمال في الإنتاج اليوم.

قال عارف لموقع VentureBeat: “الشيء المدهش في نماذج اللغة هو أنه يمكنك طرح أسئلة عامة عليهم ، وغالبًا ما يمكنهم الإجابة فقط من مراجعهم الداخلية”. “في بعض الأحيان قد تطرح أسئلة مثل ،” ما مقدار الأموال التي خسرتها شركة الاتصالات هذه بسبب الاحتيال العام الماضي؟ ” نموذج اللغة لم يسبق له مثيل [the company’s] بيانات التكلفة أو البيانات المالية. لذلك لا يمكنها الإجابة على هذا السؤال. ولكن إذا كان يمكنك أن تشير إلى أين [the company’s] تعيش البيانات ، وأنت تسألها ، ويمكن أن تترجم من هذا السؤال إلى استعلامات SQL ، وستكون قادرة على إعطائك إجابة على هذا السؤال “.

سأل “إذن كيف يمكنك جعل نماذج اللغة تتحدث إلى قواعد البيانات؟” “حسنًا ، إحدى طرق القيام بذلك هي حثهم على التحدث مباشرة إلى قواعد البيانات ، وهو أمر جيد. يعمل في بعض الأحيان. ولكن إذا كان لديك 180 مليون عمود من المعلومات ، فمن المرجح أن يؤدي ذلك إلى إرباك نموذج اللغة. إذن ما يتيح لك الرسم البياني للمعرفة القيام به هو في الواقع بناء طبقة دلالية فوق كل أصول البيانات هذه. يسهل الرسم البياني المعرفي على الإنسان معرفة ما يجري في البيانات. إنه يجعل الأمر أسهل بالنسبة لنموذج اللغة لأن نموذج اللغة يتم تدريبه على نص كتبه البشر وهو نوع من فهم العالم بنفس الطريقة التي نفهمها به باستخدام نفس المصطلحات “.

مستقبل سحب البيانات والرسوم البيانية المعرفية العلائقية

شارك عارف أيضًا رؤيته لمستقبل الحوسبة من خلال مزيج من نماذج اللغة وسحب البيانات والرسوم البيانية المعرفية العلائقية.

قال: “أعتقد حقًا أن هذه هي الأرجل الثلاث للبراز – ستكون في صميم كل منصة لبناء ذكاء القرار في المؤسسة”. “الرسوم البيانية للمعرفة أساسية لجعل كل شيء يعمل لأنها توفر تجريدًا مبسطًا يجعل من الممكن للأشياء أن تتحدث مع بعضها البعض. لذلك فهو نوع مهم جدًا من نقاط الاتصال بين نماذج اللغة والبشر وقواعد البيانات. لذلك فهو يعطينا لغة مشتركة للتحدث مع بعضنا البعض “.

RelationalAI هي واحدة من الشركات الناشئة القليلة التي تتصدى لتحدي بناء تطبيقات ذكية مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المركبة. تأسست الشركة في عام 2017 على يد عارف ، الذي يتمتع بخلفية في مجال الذكاء الاصطناعي وقواعد البيانات وبرامج المؤسسات. جمعت الشركة 122 مليون دولار من التمويل من مستثمرين مثل Addition و Madrona Venture Group و Menlo Ventures و Tiger Global والرئيس التنفيذي السابق لشركة Snowflake بوب موغليا.

كما أنه عضو مجلس إدارة في RelationalAI ، أشاد موغليا بتقنية الشركة ورؤيتها في بيان صحفي.

قال موغليا: “لقد أدى ظهور نماذج اللغة إلى تغيير مشهد الحوسبة تمامًا”. “بقدر ما تكون نماذج اللغة تحويلية ، يمكن تضخيم فعاليتها بشكل أكبر عند دمجها مع الأنظمة الأساسية السحابية والرسوم البيانية للمعرفة العلائقية. أعتقد أن هذا المزيج سيحدد مستقبل الحوسبة ، ويطلق العنان للقدرات القوية ويمنح المؤسسات قوى خارقة جديدة “.

مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.


اكتشاف المزيد من نص كم

اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى

اكتشاف المزيد من نص كم

اشترك الآن للاستمرار في القراءة والحصول على حق الوصول إلى الأرشيف الكامل.

Continue reading