A inteligência artificial (IA) generativa está possibilitando novas formas de promover a inovação, melhorar a produtividade e fazer com que os dados gerem mais valor. Para que as organizações consigam capitalizar totalmente sobre esse potencial, é fundamental que todos (e não apenas os profissionais especialistas em IA) consigam acessar e usar a IA generativa. É por isso que criamos o Snowflake Cortex (em versão preliminar privada), o novo serviço inteligente e totalmente gerenciado da Snowflake, que possibilita às organizações analisar dados e desenvolver aplicativos de IA rapidamente, sem precisar sair do Snowflake. Com o Snowflake Cortex, usuários de todos os níveis de habilidades agora têm acesso aos principais modelos de IA do mercado, à funcionalidade de pesquisas vetoriais e de grandes modelos de linguagem (large language model, LLMs) e às experiências completamente baseadas em LLM. Essas inovações permitem que todos os usuários do Snowflake utilizem a IA generativa com segurança e tenham acesso a insights dinâmicos com base em seus dados empresariais, seja qual for o nível de conhecimento técnico.

Com o Snowflake Cortex, os usuários do Snowflake agora têm acesso a um conjunto de funções que não precisam de servidor para serem executadas e que aceleram facilmente a análise de dados diária e a criação de aplicativos de IA. Com uma única linha de SQL ou Python, os analistas podem acessar instantaneamente os modelos de aprendizado de máquina (machine learning, ML) e LLM ajustados para tarefas específicas. Eles também podem aproveitar e usar os modelos de propósitos mais gerais na engenharia de prompts e no aprendizado contextualizado. Como esses recursos são totalmente hospedados e gerenciados pelo Snowflake Cortex, os usuários sempre terão acesso a eles, sem precisar adicionar e gerenciar infraestruturas caras de unidade de processamento gráfico (graphics processing unit, GPU). Os usuários também podem aproveitar e usar a estrutura de governança unificada do Snowflake para gerenciar e proteger de forma contínua o acesso aos seus dados. Confira a seguir as funções incluídas. 

Modelos econômicos baseados em LLM que são ideais para trabalhar com dados não estruturados:

• Answer Extraction (em versão preliminar privada): extraia informações dos seus dados não estruturados.
• Sentiment Detection (em versão preliminar privada): detecte o sentimento do texto na sua tabela.
• Text Summarization (em versão preliminar privada):  resuma longos documentos para acelerar o consumo.
• Translation (em versão preliminar privada): traduza texto em larga escala. 

Modelos baseados em ML:

• Forecasting (em breve, disponível ao público): treine com base em histórico de dados de séries temporais e faça a previsão de uma série temporal no futuro, com processamento automatizado de sazonalidade, dimensionamento e mais.
• Anomaly Detection (em breve, disponível ao público): identifique valores atípicos nos dados da sua série temporal para monitorar o pipeline de dados, entre outras funções.
• Contribution Explorer (em versão preliminar pública): identifique rapidamente as dimensões que estejam contribuindo para a mudança de uma determinada métrica em dois intervalos diferentes definidos pelo usuário.
• Classification (em versão preliminar privada): categorize dados em classes ou rótulos predefinidos para fazer recomendações melhores baseadas nos padrões dos dados.

Modelos de última geração que podem ser usados para casos de uso com objetivos mais gerais:

• Complete (em versão preliminar privada): para um determinado prompt, a função traz uma resposta de preenchimento de texto usando LLMs avançados de código aberto, como o Llama 2. Veja a demonstração aqui.
• Text2SQL (em breve, disponível ao público): o SQL é gerado a partir de linguagem natural, usando o mesmo Snowflake LLM que possibilita à experiência do Snowflake Copilot ajudar os clientes a desenvolver seus próprios aplicativos.

Essa funcionalidade pronta para uso pode ser empregada em análises e também no desenvolvimento de aplicativos no Snowflake. Por exemplo, com apenas algumas linhas de código, essas funções podem ser incorporadas a um chatbot que use Streamlit. Isso significa que todos os usuários conhecedores de Python poderão desenvolver aplicativos de LLM avançados com segurança, em questão de minutos ou horas, e não dias ou semanas. 

O Snowflake Cortex traz recursos avançados de IA e pesquisa semântica para a plataforma Snowflake. Criamos diversos recursos para melhorar a experiência de usuário do Snowflake com o uso da capacidade do Snowflake Cortex. Alguns exemplos desses recursos são interfaces de usuário pré-criadas, LLMs de alto desempenho e recursos de pesquisa totalmente hospedados e gerenciados pelo Snowflake Cortex, o que faz com que sejam ideais para analistas e equipes de negócios nas organizações.

O Snowflake Copilot (em versão preliminar privada) é um assistente baseado em LLM cujo objetivo é gerar e aperfeiçoar o código SQL utilizando linguagem natural. Os analistas podem fazer uma pergunta para o Snowflake Copilot e ele cria uma consulta em SQL usando tabelas relevantes. Os usuários também podem aperfeiçoar as consultas por meio de conversas para filtrar os insights mais relevantes à tarefa. Nenhuma configuração é necessária. Além disso, essa funcionalidade de conversão de texto para código em breve virá de maneira programática por meio de uma função de propósito geral, o Text2SQL, com o Snowflake Cortex. 

A Universal Search (em verão preliminar privada) é uma pesquisa baseada em LLM cujo objetivo é descobrir e acessar dados e aplicativos com rapidez. Criada com base na tecnologia de mecanismo de pesquisa adquirida da Neeva, a Universal Search ajuda a encontrar objetos de bancos de dados dentro da sua conta Snowflake, além de produtos de dados e Snowflake Native Apps do Snowflake Marketplace. Com o lançamento inicial, você conseguirá encontrar tabelas, visualizações, bancos de dados, esquemas, produtos de dados do Marketplace e artigos de documentação do Snowflake. Em segundo plano, o Snowflake Copilot também utiliza a Universal Search para identificar tabelas e colunas relevantes para a geração de SQL.  

O Document AI (em versão preliminar privada) é uma experiência baseada em LLM para casos de uso de extração de dados.  Usando um modelo pré-treinado e uma interface intuitiva, os clientes podem processar qualquer documento (PDF, Word, TXT, capturas de telas) e receber respostas para suas perguntas. Isso pode ser ampliado para se tornar um pipeline que faça extrações e poupe recursos de tempo e economize em trabalho manual. Anunciado durante o Snowflake Summit, em junho de 2023, o Document IA está disponível em versão preliminar privada. Veja como funciona o Document AI na prática no YouTube. 

O Snowflake Cortex está colocando os principais modelos de ML e LLM do setor nas mãos de todos os usuários do Snowflake por meio de experiências intuitivas e funções sem servidor, a fim de que esses usuários obtenham mais valor dos seus dados empresariais, com rapidez e segurança. Não é necessário ter conhecimento especializado em IA, nem uma infraestrutura complexa a ser gerenciada. Além disso, o Snowflake Cortex fornece a base para que seja possível criar aplicativos de IA personalizados no Data Cloud em questão de minutos. Para saber mais sobre como é possível usar o Snowflake Cortex, leia mais no artigo "Desenvolvimento de aplicativos de LLM rápido, fácil e seguro com o Snowflake Cortex". Para solicitar acesso aos recursos em versão preliminar privada, entre em contato com a sua equipe de conta Snowflake.