
Manufacturing
Siemens Energy crea un document chatbot con Cortex AI
Siemens Energy utilizza Snowflake e Cortex AI per trasformare i record cartacei in dati ricercabili con i chatbot AI e ottenere insight più rapidi.
Snowflake Intelligence è qui
Dai a ogni dipendente il potere degli insight aziendali.
Analizza facilmente i dati non strutturati, crea data agent e workflow ML utilizzando una suite completa di servizi AI. Tutto nello stesso ambiente sicuro e governato in cui risiedono i tuoi dati.







Casi d’uso
Data agent
Analisi dei dati non strutturati
Workflow ML
Parla con i tuoi dati
Ottieni risposte accurate alle tue domande di business con un’interfaccia intuitiva e facile da utilizzare.
Crea data agent per l’analisi dei documenti, l’elaborazione multimodale dei dati e la sintesi di informazioni contestuali.
Elabora testo e dati multimodali su scala
Gestisci facilmente i workflow di elaborazione dei dati non strutturati.
Analizza in modo efficiente testo, documenti e altri media su vasta scala con le funzionalità AI multimodali di Snowflake.
Semplifica lo sviluppo e la produzione ML
Sviluppa, implementa e monitora feature e modelli ML su vasta scala con una piattaforma interamente integrata che porta strumenti, workflow e infrastruttura di calcolo dove si trovano i dati.
Sviluppa i modelli più rapidamente con i notebook utilizzando un runtime basato su container che distribuisce il caricamento dei dati e il training dei modelli sulle GPU.
Servi modelli addestrati ovunque per l’inferenza con Snowflake Model Registry.
Vantaggi
Ottieni insight più approfonditi dai dati enterprise con l’AI
Elabora facilmente i dati non strutturati, sviluppa app Gen AI e ottimizza i workflow dei modelli ML all’interno di un’unica piattaforma.

Insight basati sull’AI, facilmente scalabili
Offri insight direttamente dove si trovano i dati con i servizi AI di Snowflake. Semplifica lo sviluppo su una piattaforma serverless interamente gestita per tutti i tuoi casi d’uso.
Crea un’AI affidabile
Distribuisci le applicazioni Gen AI in produzione all’interno del perimetro sicuro di Snowflake. Applica facilmente policy di sicurezza, controlli degli accessi, tracciamento dell’utilizzo e osservabilità per dati e AI.
Risorse
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Esperti di AI
Data scientist
Inizia
SNOWFLAKE PER L’AI
Trova le risposte alle domande più comuni sulle feature AI di Snowflake, tra cui Cortex AI, Snowflake ML, i tipi di modello e la governance.
Snowflake offre una varietà di modelli AI tramite Cortex AI e Snowpark ML. Tra questi figurano l’LLM di Snowflake, Arctic, i principali LLM di terze parti (di Meta, Anthropic, Mistral, OpenAI, ecc.), modelli per task specifici (es. per tradurre, riepilogare, fare sentiment analysis e analisi di documenti) e funzionalità per il training e la distribuzione di modelli ML predittivi tradizionali. Per alcuni modelli selezionati è disponibile inoltre fine-tuning.
I prezzi per le feature AI di Snowflake, incluse quelle all’interno di Cortex AI e Snowpark ML, seguono generalmente il modello a consumo di Snowflake. Consulta la pagina del pricing ufficiale di Snowflake e il documento Snowflake Service Consumption Table per informazioni dettagliate e aggiornate sul consumo dei crediti.
Visita la pagina Clienti e il blog Snowflake per i dettagli sui casi d’uso di AI e ML implementati dai nostri clienti in vari settori. Scarica questo ebook per altre success story di clienti.
Sì, Snowflake supporta entrambi. Cortex AI è una piattaforma completa che consente alle aziende di analizzare dati non strutturati, creare agentic app conversazionali e potenti LLM direttamente all’interno del perimetro di sicurezza di Snowflake. Cortex AI consente agli utenti di qualsiasi livello tecnico di ottenere insight basati sull’AI affidabili e in tempo reale in modo semplice ed efficiente. Snowflake ML consente di creare, addestrare e distribuire modelli ML predittivi tradizionali per previsioni, classificazione e altro ancora.
Snowflake offre una solida governance tramite Snowflake Horizon Catalog, che include il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC), il mascheramento dei dati, le policy di accesso a livello di riga, il tagging degli oggetti e i log di audit. Funzionalità come Cortex Guard aiutano a filtrare gli output dei modelli. In questo modo i tuoi dati rimangono sicuri e privati mentre usi Cortex AI.
Leggi questo ebook per consigli pratici su come mettere in sicurezza i sistemi AI.
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