RelationalAI y Snowflake unen fuerzas para revolucionar la toma de decisiones de IA empresarial

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RelationalAI, una empresa emergente de inteligencia artificial (IA) con sede en Berkeley, California, anunció hoy el lanzamiento de un producto que denomina "coprocesador" de IA diseñado para Snowflake, el famoso proveedor de almacenamiento de datos en la nube. El coprocesador integra gráficos de conocimiento relacional y capacidades compuestas de IA en la plataforma de gestión de datos de Snowflake. La startup anunció su disponibilidad de vista previa en Snowflake Summit 2023, una conferencia anual de usuarios.

La nueva oferta subraya el impulso de Snowflake para convertirse en una plataforma integral para la IA empresarial y la visión de RelationalAI de un enfoque integrado para crear aplicaciones inteligentes. “Brindamos soporte para estas cargas de trabajo dentro de Snowflake”, dijo el CEO de RelationalAI, Molham Aref, en una entrevista con VentureBeat. "De la misma manera que un gráfico de conocimiento hace que sea más fácil para un ser humano saber qué está pasando en los datos, lo hace más fácil para un modelo de lenguaje".

Aref explicó cómo RelationalAI se integra con nubes de datos y modelos de lenguaje, y cómo permite a los clientes crear gráficos de conocimiento y capas semánticas sobre sus datos.

El coprocesador permite a los clientes de Snowflake ejecutar gráficos de conocimiento, análisis prescriptivos y motores de reglas en Snowflake. Esto elimina la necesidad de mover datos fuera de Snowflake a sistemas separados para estas funciones. Los clientes ahora pueden crear detección de fraude, optimización de la cadena de suministro y otras aplicaciones basadas en inteligencia artificial completamente en Snowflake.

Transformar 2023

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El coprocesador de IA de RelationalAI puede ejecutarse de forma segura en la nube de datos con Snowpark Container Services, una nueva característica anunciada por Snowflake en la cumbre de esta semana. Snowpark Container Services permite a los clientes ejecutar software y aplicaciones de terceros en su cuenta de Snowflake, mejorando el valor de sus datos sin comprometer su seguridad.

RelationalAI ha mostrado una impresionante adopción temprana en todas las industrias, incluidos los servicios financieros, el comercio minorista y las telecomunicaciones. Actualmente, varias organizaciones notables usan RelationalAI para cargas de trabajo de misión crítica en producción.

"Lo sorprendente de los modelos de lenguaje es que puedes hacerles preguntas generales y, a menudo, solo pueden responder a partir de sus referencias internas", dijo Aref a VentureBeat. "A veces puedes hacer preguntas como, '¿Cuánto dinero perdió esta compañía telefónica debido al fraude el año pasado?'. Por lo tanto, no puede responder esa pregunta. Pero si puede decir dónde están los datos [de la compañía] y le pregunta, y él puede traducir esa pregunta a consultas SQL, puede darle la respuesta a esa pregunta".

"Entonces, ¿cómo logra que los modelos de lenguaje se comuniquen con las bases de datos?", preguntó. "Bueno, una forma de hacerlo es hacer que hablen directamente...