RelationalAI تكشف عن معالج رسومي متقدم للبيانات المعرفية لمستخدمي Snowflake

أعلنت RelationalAI، الشركة الناشئة الرائدة في دمج الذكاء الاصطناعي مع البيانات العلائقية، عن توفر معالج رسم المعرفة بشكل عام على Snowflake Data Cloud. تم إطلاق هذا العرض الجديد بعد معاينة ناجحة العام الماضي، حيث يتيح لمستخدمي Snowflake إنشاء رسوم معرفية واستخدام إمكانيات الذكاء الاصطناعي وتحليلات متقدمة دون الحاجة إلى نقل البيانات خارج بيئة Snowflake الخاصة بهم.

قال مهلهم عارف، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة RelationalAI، في مقابلة حديثة: "هذه فائدة كبيرة لعملائنا. عادةً، لتنفيذ مهام مثل تحليلات الرسوم البيانية والتنبؤ، تحتاج إلى استخراج البيانات من Snowflake ونقلها إلى حل منفصل. إذا كنت مسؤول البيانات الذي استثمر سنوات في ترحيل البيانات إلى Snowflake، فإن آخر شيء تود القيام به هو نقلها مجددًا."

تم تصميم معالج رسم المعرفة من RelationalAI لتطبيق الذكاء الاصطناعي مباشرةً على البيانات الهيكلية المخزنة في قواعد البيانات العلائقية مثل Snowflake، مما يميزه عن طرق التعلم الآلي التقليدية التي تركز عادةً على البيانات غير الهيكلية.

تتيح منصة RelationalAI وظائف ذكاء اصطناعي متقدمة على بيانات المؤسسات مباشرةً ضمن حسابات عملائها في Snowflake. يبرز عارف قوة البيانات الهيكلية مع التعلم الآلي، قائلاً: "نحن الحل الوحيد الذي ينفذ الذكاء الاصطناعي على البيانات العلائقية بنفس الشمولية التي نقدمها. فإن البيانات القيمة في المؤسسات غالبًا ما تكون هيكلية، لكن لم يتم التعامل معها تقليديًا بواسطة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بشكل أصلي."

تشير الشركة إلى تحقيق اعتماد مبكر قوي وطلب كبير على حلولها، خاصة في قطاعات مثل الخدمات المالية، والاتصالات، والتجزئة، والسلع الاستهلاكية. العملاء البارزون مثل AT&T وBlock وRitchie Bros وBlue Yonder يستفيدون من المنصة لتطوير رسوم معرفية تعزز بياناتهم المعقدة.

يمثل الإطلاق الرسمي على Snowflake نقطة تحول هامة لشركة RelationalAI، التي تضم 160 موظفًا وتأمين تمويل قدره 122 مليون دولار. وقد تم الإقرار بشراكتها من قبل Snowflake خلال مكالمات الأرباح الأخيرة كدليل على توسيع نظامها البيئي للبيانات السحابية.

بينما تثير النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT-4 اهتمام الجمهور، يعتقد عارف أن رسوم المعرفة ستكون ضرورية في تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي داخل المؤسسات. وأوضح: "هذه التقنيات تحتاج إلى رسم المعرفة لتكون واجهة بين البيانات الهيكلية والتطبيقات، مما يساعدها على الاستفادة من المنطق التجاري الأساسي."

مع إطلاق تكاملها مع Snowflake، تكون RelationalAI في موقع جيد لتمكين المؤسسات من الاستفادة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي مباشرة على البيانات الهيكلية المخزنة في السحاب. مع تزايد الاهتمام بالذكاء الاصطناعي التوليد ورسوم المعرفة، تعالج تقنية الشركة الفجوة الأساسية في مشهد الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.