KI in Sekundenschnelle nutzen – mit Snowflake Cortex

Generative KI (GenAI) ermöglicht es, Innovationen voranzutreiben, die Produktivität zu steigern und einen zusätzlichen Mehrwert aus Daten zu gewinnen. Damit Unternehmen dieses Potenzial voll ausschöpfen können, müssen alle Mitarbeitenden auf generative KI zugreifen und diese nutzen können – nicht nur jene mit KI-Kenntnissen. Deshalb haben wir Snowflake Cortex (in Private Preview) entwickelt. Mit diesem intelligenten, vollständig verwalteten Dienst von Snowflake können Unternehmen mühelos Daten analysieren und KI-Anwendungen entwickeln – und zwar direkt in Snowflake. Mit Snowflake Cortex können Nutzer:innen aller Kenntnisstufen auf branchenführende KI-Modelle, LLMs und Vektorsuchfunktionen sowie vollständig LLM-gestützte Erlebnisse zugreifen. Diese Innovationen ermöglichen es allen Snowflake-Nutzer:innen, auf sichere Weise generative KI zu nutzen und dynamische Erkenntnisse mit ihren Unternehmensdaten zu gewinnen – unabhängig von ihrem technischen Fachwissen.

Mit Snowflake Cortex haben Snowflake-Nutzer:innen nun Zugriff auf verschiedene serverlose Funktionen, die alltägliche Analytics und die Entwicklung von KI-Anwendungen beschleunigen. Mit nur einer Zeile in SQL oder Python können Analyst:innen direkt auf ML- und LLM-Modelle zugreifen, die auf bestimmte Tasks spezialisiert sind. Darüber hinaus können sie allgemeinere Modelle für Prompt Engineering und kontextbasiertes Lernen nutzen. Da diese Funktionen vollständig in Snowflake Cortex gehostet und verwaltet werden, haben Nutzer:innen jederzeit Zugriff auf sie und müssen keine teure GPU-Infrastruktur aufbauen und verwalten. Sie können außerdem das einheitliche Governance-Framework von Snowflake nutzen, um den Zugriff auf ihre Daten nahtlos zu sichern und zu verwalten. Im Folgenden geben wir Ihnen eine Übersicht über alle enthaltenen Funktionen. 

Kosteneffiziente LLM-basierte Modelle für die Arbeit mit unstrukturierten Daten:

• Answer Extraction (in Private Preview): Extrahieren von Informationen aus unstrukturierten Daten.
• Sentiment Detection (in Private Preview): Erkennen der Stimmung des Textes in Ihrer Tabelle.
• Text Summarization (in Private Preview): Zusammenfassen langer Dokumente für ein schnelles Erfassen des Inhalts.
• Translation (in Private Preview): Übersetzen großer Textmengen. 

ML-basierte Modelle:

• Forecasting (demnächst allgemein verfügbar): Training anhand historischer Zeitreihendaten und Ableiten von Prognosen – einschließlich automatischer Einbeziehung von Saisonalität, Skalierung und mehr.
• Anomaly Detection (demnächst allgemein verfügbar): Identifizieren von Ausreißern in Zeitreihendaten für Daten-Pipeline-Monitoring und mehr.
• Contribution Explorer (in Public Preview): Schnelles Identifizieren von Dimensionen, die über zwei unterschiedliche benutzerdefinierte Zeitintervalle hinweg zur Veränderung einer gegebenen Kennzahl beitragen.
• Classification (demnächst in Private Preview): Kategorisieren von Daten in vordefinierte Klassen oder Label für bessere Empfehlungen auf Grundlage von Datenmustern.

Moderne Modelle für allgemeine Anwendungsfälle:

• Complete (in Private Preview): Nach Eingabe eines Prompts gibt die Funktion mithilfe hochmoderner, Open-Source-LLMs wie Llama 2 einen vervollständigten Text zurück. Eine Demo dazu finden Sie hier.
• Text2SQL (demnächst in Private Preview): Anhand desselben LLMs, das für Snowflake Copilot verwendet wird, wird aus natürlicher Sprache SQL generiert, sodass Kund:innen ihre eigenen Anwendungen entwickeln können.

Diese gebrauchsfertigen Funktionen können sowohl für Analysen als auch zur Entwicklung von Anwendungen in Snowflake genutzt werden. Beispielsweise können diese Funktionen mithilfe von Streamlit und nur wenigen Zeilen Code in einen Chatbot integriert werden. Damit kann jede Person mit Python-Kenntnissen auf sichere Weise und innerhalb von Minuten oder Stunden (nicht Tagen oder Wochen) leistungsstarke LLM-Anwendungen entwickeln. 

Snowflake Cortex integriert leistungsstarke KI- und semantische Suchfunktionen in die Plattform von Snowflake. Wir haben verschiedene Funktionen entwickelt, die die Leistungsfähigkeit von Snowflake Cortex nutzen, um das Nutzererlebnis mit Snowflake zu optimieren. Dazu gehören integrierte Nutzeroberflächen, leistungsstarke LLMs und Suchfunktionen, die vollständig von Snowflake Cortex gehostet und verwaltet werden. Dadurch eignen sich diese Funktionen unternehmensübergreifend für Teams und Analyst:innen.

Snowflake Copilot (in Private Preview) ist ein LLM-gestützter Assistent zur Generierung und Optimierung von SQL mit natürlicher Sprache. Analyst:innen können Snowflake Copilot eine Frage stellen, woraufhin eine SQL-Abfrage mit entsprechenden Tabellen erzeugt wird. Nutzer:innen können außerdem per Chatfunktion Abfragen anpassen, um die für die Aufgabe wichtigsten Erkenntnisse herauszufiltern. Ein Setup ist hierfür nicht erforderlich. Darüber hinaus wird diese Text-zu-Code-Funktion demnächst programmatisch über eine allgemeine Funktion, Text2SQL, in Snowflake Cortex verfügbar sein. 

Universal Search (in Private Preview) ist eine LLM-gestützte Suche für das schnelle Auffinden von und Zugreifen auf Daten und Anwendungen. Die auf der Suchmaschinen-Technologie von Neeva basierende Universal Search hilft Ihnen, Datenbankobjekte innerhalb Ihres Snowflake-Kontos sowie Datenprodukte und Snowflake Native Apps im Snowflake Marketplace zu finden. Mit der Erstveröffentlichung können Sie Tabellen, Ansichten, Datenbanken, Schemata, Marketplace-Datenprodukte und Snowflake-Dokumentationsartikel suchen. Hinter den Kulissen greift auch Snowflake Copilot auf Universal Search zurück, um relevante Tabellen und Spalten für die Generierung von SQL zu identifizieren.  

Document AI (in Private Preview) ist ein LLM-gestütztes Erlebnis, das in der Datenextraktion zum Einsatz kommt.  Mit einem vortrainierten Modell und in einer intuitiven Oberfläche können Kund:innen ein beliebiges Dokument verarbeiten (PDF, Word, txt, Screenshots) und Antworten auf ihre Fragen erhalten. Dies kann bis zu einer Pipeline hochskaliert werden, um die Extraktion zu optimieren und Ressourcen hinsichtlich manueller Arbeit und Zeit zu sparen. Wie beim Summit im Juni angekündigt, ist diese Funktion ab sofort in Private Preview verfügbar. Sehen Sie sich Document AI auf YouTube in Aktion an. 

Snowflake Cortex ermöglicht allen Snowflake-Nutzer:innen mithilfe intuitiver Erlebnisse und serverloser Funktionen den einfachen Zugang zu branchenführenden ML- und LLM-Modellen, damit sie schnell und sicher einen Mehrwert aus ihren Unternehmensdaten gewinnen können. Es sind keine speziellen KI-Kenntnisse oder komplexe Infrastrukturen notwendig. Darüber hinaus bietet Snowflake Cortex die nötigen Bausteine, um in Minutenschnelle maßgeschneiderte KI-Anwendungen in der Data Cloud zu entwickeln. Mehr Informationen darüber, wie Sie Snowflake Cortex nutzen können, finden Sie in unserem Artikel „Schnelle, einfache und sichere LLM-App-Entwicklung mit Snowflake Cortex“. Für Zugang zu den Private Preview-Funktionen kontaktieren Sie bitte Ihr Snowflake Account-Team.