Snowflake verstärkt seine Enterprise-AI-Strategie mit No-Code-Studio und verbesserten Funktionen

Nach der jüngsten Ankündigung von Polaris—einem vendor-neutralen Open Data-Katalog für Apache Iceberg—führt Snowflake neue Werkzeuge ein, die Unternehmen dabei unterstützen, vertrauenswürdige KI-gestützte Anwendungen effektiver zu entwickeln.

In seiner zweiten Keynote auf dem jährlichen Data Cloud Summit stellte CEO Sridhar Ramaswamy mehrere Verbesserungen des Cortex AI-Dienstes und von Snowflake ML vor. Diese Erweiterungen vereinfachen den Aufbau, die Verwaltung und das Management von KI-Anwendungen, die Daten auf der Plattform nutzen. Besonders hervorzuheben ist das neue No-Code AI & ML Studio, das es Unternehmensnutzern erleichtert, KI-Anwendungen für verschiedene Anwendungsfälle zu erstellen.

Snowflakes Initiative ist ein weiterer Meilenstein im Bestreben des Unternehmens, seinen Kunden die erforderlichen Werkzeuge für den Aufbau robuster KI-Anwendungen bereitzustellen. Diese Strategie steht im Einklang mit Ramaswamys Vision seit seinem Amtsantritt als CEO und positioniert Snowflake gegen etablierte KI-Anbieter wie Databricks, die bereits länger auf KI ausgerichtet sind. Kürzlich startete Snowflake außerdem Arctic, ein offenes LLM, das für spezifische Unternehmensaufgaben entwickelt wurde.

Stärkung der KI-Fähigkeiten mit Cortex und Snowflake ML

Seit seiner Gründung hat Snowflake das Ziel, sich als bevorzugte Dateninfrastruktur für Unternehmen zu etablieren und KI- sowie Analysefähigkeiten zu verbessern. Mit dem Aufkommen generativer KI-Anwendungen nach der Einführung von ChatGPT suchten Kunden nach Lösungen, um diese Anwendungen mit ihren gespeicherten Daten zu erstellen. In Reaktion darauf erweiterte Snowflake seine ML-Funktionen und führte Cortex ein, einen vollständig verwalteten Dienst, der KI-Bausteine, darunter Open-Source-LLMs für spezielle Geschäftsanforderungen, bereitstellt. Diese Angebote werden nun auf dem Data Cloud Summit weiter verbessert.

Neue Funktionen im Snowflake Cortex AI-Ökosystem

Cortex wird mit vier neuen Funktionen erweitert: AI & ML Studio, Cortex Analyst, Cortex Search und Cortex Guard.

- AI & ML Studio: Diese interaktive No-Code-Oberfläche beschleunigt die Entwicklung, indem sie es Nutzern ermöglicht, modernste große Sprachmodelle (LLMs) zu nutzen. Die Nutzer können verschiedene Modelle testen und bewerten, um das beste für ihre Anwendungen zu finden, unterstützt durch den neuen Cortex Fine-Tuning-Service, der die Leistung von LLMs für personalisierte Erfahrungen verbessert (aktuell verfügbar für ausgewählte Mistral AI- und Meta-Modelle).

- Cortex Analyst: Basierend auf Metas Llama 3 und den Mistral Large-Modellen ermöglicht dieses Feature Unternehmen, Anwendungen zum Abfragen analytischer Daten in Snowflake zu entwickeln.

- Cortex Search: Eine vollständig verwaltete Textsuche-Lösung für Retrieval-augmented Generation (RAG)-Chatbots und Unternehmenssuche, die fortschrittliche Abruf- und Ranking-Technologie kombiniert und Nutzern ermöglicht, Anwendungen mit sowohl Vektor- als auch textbasierten Suchfunktionen zu erstellen.

- Cortex Guard: Dieses Feature nutzt Metas Llama Guard, um schädliche Inhalte in den Unternehmensdaten herauszufiltern und sicherzustellen, dass KI-generierte Antworten von Chatbots sicher und zuverlässig sind.

Stärkung von MLOps

Nach der Bereitstellung von Anwendungen ist es entscheidend, die Übersicht über die verwendeten Modelle zu behalten. Die MLOps-Funktionen von Snowflake ML adressieren dies, indem sie eine vereinfachte Entdeckung, Verwaltung und Governance von Features, Modellen und Metadaten über den gesamten ML-Lebenszyklus hinweg bieten.

Während das vorhandene Model Registry die Governance aller KI-Modelle für verbesserte Personalisierung und Automatisierung erleichtert, ermöglicht der neue Feature Store—der sich derzeit in der öffentlichen Vorschau befindet—Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren die Erstellung, Verwaltung und Bereitstellung konsistenter ML-Features für Training und Inferenz. Darüber hinaus wird das kommende ML Lineage-Feature Teams ermöglichen, die Nutzung von Features, Datensätzen und Modellen im ML-Lebenszyklus nachzuvollziehen, derzeit in privater Vorschau für ausgewählte Unternehmen.

Alle neuen Cortex-Funktionen befinden sich ebenfalls in privater Vorschau, während eine öffentliche Veröffentlichung in Kürze erwartet wird, obwohl die genauen Zeitrahmen unklar bleiben.

Merken Sie sich das Datum: Der Snowflake Data Cloud Summit findet vom 3. bis 6. Juni 2024 statt.