Snowflake ermöglicht es Ihnen, unstrukturierte Daten (wie PDFs, Bilder, Audio, Video) in Stages oder mithilfe von Directory Tables zu speichern. Anschließend können Sie diese direkt mit den Funktionen von Snowflake Cortex AI analysieren, wie z. B. Document AI, um Informationen aus Dokumenten über SQL mit vortrainierten Modellen zu extrahieren, während die Cortex COMPLETE Multimodal-Funktion die direkte Analyse von Bildern erlaubt. Sie können auch Snowpark für Python, Java oder Scala verwenden. Schreiben Sie benutzerdefinierten Code (UDFs und Stored Procedures) mit Bibliotheken für OCR, NLP, Bildverarbeitung etc., um unstrukturierte Daten dort zu verarbeiten und zu analysieren, wo sie gespeichert sind, indem Sie die Verarbeitung zu den Daten bringen.

Ja! Snowflake ermöglicht dies durch seine KI-Funktionen wie Snowflake Cortex Search, mit der Sie RAG-Anwendungen (Retrieval Augmented Generation) entwickeln können, um Informationen zu finden und mit Ihren Dokumenten zu „chatten“, indem Sie Fragen in natürlicher Sprache stellen. Sie können auch Cortex LLM Functions verwenden und benutzerdefinierte Anwendungen erstellen, die LLMs nutzen, um Abfragen in natürlicher Sprache zu verstehen und basierend auf dem Inhalt Ihrer unstrukturierten Daten (sobald diese verarbeitet oder indiziert sind) Einblicke zu extrahieren oder Antworten zu generieren.

Snowflake Document AI wurde speziell entwickelt, um Daten aus verschiedenen Dokumentformaten zu extrahieren, einschließlich PDFs (textbasiert und gescannt), und kann auch Inhalte wie handschriftlichen Text, Logos und Kontrollkästchen innerhalb dieser Dokumente verarbeiten. Dank der leistungsstarken multimodalen Fähigkeiten von Snowflake Cortex können Sie Bilddateien direkt in Snowflake verarbeiten und analysieren. Während die Analyse von rohen Audio-/Videodaten möglicherweise eine Vorverarbeitung erfordert (z. B. mit Snowpark für die Transkription oder Feature-Extraktion), können die extrahierten Texte oder Metadaten anschließend mit Cortex AI-Funktionen analysiert werden.

Ja, mit Snowflake können Sie den Zugriff auf bestimmte KI-Modelle, die über Snowflake Cortex verfügbar sind, steuern. Dies wird über eine Modell-Zulassungsliste auf Kontoebene und über eine detailliertere rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC, Role-Based Access Control) verwaltet, indem bestimmten Modellobjekten für definierte Benutzerrollen Berechtigungen erteilt oder entzogen werden.

Kundendaten werden nicht verwendet, um KI-Modelle, die anderen Snowflake-Kunden zur Verfügung gestellt werden, zu trainieren, erneut zu trainieren oder anzupassen (Fine-Tuning). Wenn Sie sich dafür entscheiden, ein Modell mit Ihren Daten innerhalb von Snowflake anzupassen, steht dieses feinabgestimmte Modell ausschließlich Ihnen zur Verfügung und wird keinen externen Modellentwicklenden oder anderen Kunden bereitgestellt.

Wenn Sie vortrainierte Foundation-Modelle verwenden, die über Snowflake Cortex angeboten werden, greifen mehrere Kunden auf dieselbe zugrundeliegende Basismodellversion zu, die von Snowflake (oder seinen Drittpartnern) bereitgestellt und verwaltet wird. Ihre spezifischen Daten, Prompts und Ausgaben bleiben jedoch in Ihrem Konto isoliert und sind für andere Kunden weder sichtbar noch werden sie mit deren Daten vermischt. Snowflake gewährleistet Datenschutz und Sicherheit innerhalb seiner Multi-Tenant-Architektur.