Google Cloud анонсує інновації в галузі даних для підтримки AI-додатків

Підрозділ хмарних обчислень Google впроваджує нові інновації в галузі баз даних і хмарних обчислень для підтримки клієнтів, які створюють і масштабують додатки для штучного інтелекту, щоб вони спиралися на точну й актуальну корпоративну інформацію.

На конференції Google Cloud Next у Токіо було оголошено про кілька нових можливостей для Spanner, розподіленої служби управління та зберігання реляційних баз даних SQL у Google Cloud, які полегшать клієнтам створення та розгортання застосунків штучного інтелекту на основі даних із мереж графів взаємозв'язків, векторного пошуку та розширеного повнотекстового пошуку.

«Протягом останнього року ми приділяли особливу увагу тому, щоб допомогти розробникам створювати корпоративні AI-додатки, надаючи кращу в галузі підтримку векторів і тісну інтеграцію з Vertex AI та відкритим вихідним кодом LangChain», - каже Енді Гутманс (Andi Gutmans), генеральний менеджер і віцепрезидент з інженерних питань і баз даних Google Cloud. «Але ми також чули від клієнтів, що для створення інтелектуальних додатків AI вони хочуть міркувати про знання - не тільки про самі дані, а й про те, як ці дані взаємопов'язані».

Нова анонсована можливість, Spanner Graph, розширює можливості Spanner з опрацювання графів, включно зі стандартною для галузі мовою опрацювання графів, яка дає змогу шукати взаємозв'язки між структурованими та неструктурованими даними в одному запиті. За словами Гутманса, це дасть змогу розробникам створювати AI-додатки на основі графового пошуку-доповнення, впроваджувати більш інтелектуальні рекомендаційні системи, а фінансовим службам - слугувати для виявлення шахрайства. GraphRAG можна використовувати для підвищення точності AI-додатків, надаючи більш контекстно-релевантні відповіді на запити користувачів з використанням довірених корпоративних джерел даних реального часу.

Spanner також оновлюється, надаючи можливості повнотекстового і векторного пошуку в масштабі. Розробники зможуть звертатися до векторного та повнотекстового пошуку в одному запиті, отримуючи одночасно можливості пошуку за ключовими словами та контекстно-залежного семантичного пошуку у векторі.

«Завдяки Spanner Graph, повнотекстовому і векторному пошуку ми перетворили Spanner не тільки на найдоступнішу, глобально узгоджену і масштабовану базу даних, а й на багатомодельну базу даних з інтелектуальними можливостями, що легко взаємодіють між собою та дають змогу створювати новий клас застосунків із підтримкою AI», - сказав Гутманс.

Bigtable, високопродуктивна служба баз даних NoSQL від Google, здатна зберігати великі обсяги даних у широких таблицях з тисячами стовпців і мільярдами рядків, отримала підтримку SQL-запитів. Тепер розробники можуть використовувати понад 100 функцій SQL безпосередньо в Bigtable. Нещодавно Google також представила розподілені лічильники Bigtable, які дадуть змогу розробникам швидко створювати прототипи і розгортати додатки з вбудованою аналітикою в режимі реального часу. Розподілені лічильники - це типи даних, оптимізовані для запису з високою пропускною спроможністю для обробки високошвидкісних подій, які можуть підтримувати AI і швидкі транзакції в масштабі.

Щоб допомогти організаціям у роботі з даними, які є життєвою силою додатків штучного інтелекту, Google Cloud запроваджує в загальну доступність продукти для аналізу даних і можливості платформи даних штучного інтелекту для підтримки своїх клієнтів. Перш за все, Gemini в BigQuery, який надає допомогу найпотужнішої великої мовної моделі Google для вирішення завдань з проєктування, дослідження та аналізу даних, управління та безпеки. У ньому додано такі нові функції, як генерація коду, завершення та експлікація SQL і Python.

«Google Cloud продовжує зміцнювати свою екосистему даних з підтримкою штучного інтелекту», - зазначив Дуг Хеншен (Doug Henschen), віцепрезидент і головний аналітик Constellation Research. Інтеграція Gemini - це приклад розширення можливостей штучного інтелекту, який стимулюватиме інновації та розширюватиме можливості використання даних командами та інформаційними працівниками». Уніфікація платформ, подібно до інновацій, які ми спостерігаємо в BigQuery, спростить і полегшить роботу клієнтів, які розглядають можливість міграції платформи даних».

Отримавши доступ до Gemini в BigQuery, інженери з обробки даних зможуть вдатися до допомоги штучного інтелекту при підготовці, очищенні, аналізі та на всіх етапах роботи з даними. Він також може надавати інтелектуальні рекомендації для підвищення продуктивності та оптимізації витрат.

Gemini в Looker, який зараз перебуває в попередній версії для інструменту бізнес-аналітики Google, забезпечить допомогу AI в побудові формул, допоможе досліджувати дані та створювати метрики зі складної інформації, а також генерувати слайди та презентації «на льоту» за допомогою розмовних підказок. Це означає, що бізнес-користувачі зможуть створювати поля обчислень без необхідності запам'ятовувати складні формули, що значно полегшить їм життя.

Розробники також отримують доступ до потужних інструментів з підтримкою потокового оброблення даних Apache Spark і Apache Kafka з відкритим вихідним кодом, які забезпечують аналітику в реальному часі та потокове передання подій, відповідно, даючи змогу створювати універсальні та високошвидкісні додатки.

Про DCIM у забезпеченні успішної роботи ІТ-директора