Snowflake Refuerza su Estrategia de IA Empresarial con un Estudio Sin Código y Mejores Funcionalidades

Tras el reciente anuncio de Polaris, un catálogo de datos abiertos y neutral para Apache Iceberg, Snowflake presenta nuevas herramientas destinadas a potenciar a las empresas en el desarrollo de aplicaciones confiables impulsadas por inteligencia artificial (IA).

Durante su segunda conferencia en la Cumbre Anual de Data Cloud de la compañía, el CEO Sridhar Ramaswamy reveló varias mejoras en el servicio Cortex AI y en Snowflake ML. Estas actualizaciones simplifican los procesos de creación, gobernanza y gestión de aplicaciones de IA utilizando datos alojados en la plataforma. Destaca un nuevo Estudio de IA y ML sin código que permite a los usuarios crear fácilmente aplicaciones de IA para diversos casos de uso.

La iniciativa de Snowflake marca un hito más en su esfuerzo por proporcionar a sus clientes las herramientas necesarias para construir aplicaciones robustas de IA. Esta estrategia se alinea con la visión de Ramaswamy desde que asumió el rol de CEO, posicionando a Snowflake frente a actores establecidos en IA como Databricks, que ha estado centrado en IA durante algún tiempo. Recientemente, Snowflake también lanzó Arctic, un modelo de lenguaje abierto (LLM) diseñado para tareas específicas de empresas.

Mejorando las Capacidades de IA con Cortex y Snowflake ML

Desde sus inicios, Snowflake ha priorizado su posición como la infraestructura de datos preferida para empresas, mejorando capacidades de IA y análisis. Con el auge de aplicaciones generativas de IA tras el lanzamiento de ChatGPT, los clientes buscaban soluciones para crear estas aplicaciones utilizando sus datos almacenados. En respuesta, Snowflake amplió sus funciones de ML e introdujo Cortex, un servicio totalmente gestionado que proporciona bloques de construcción de IA, incluidos LLMs de código abierto para aplicaciones comerciales específicas.

Nuevas Funciones en el Ecosistema de Cortex AI de Snowflake

Cortex se está mejorando con cuatro nuevas funciones: Estudio de IA y ML, Cortex Analyst, Cortex Search y Cortex Guard.

- Estudio de IA y ML: Esta interfaz interactiva sin código acelera el desarrollo al permitir a los usuarios aprovechar modelos de lenguaje grandes de última generación (LLMs). Los usuarios pueden probar y evaluar diferentes modelos para identificar el más adecuado para sus aplicaciones, también beneficiándose del nuevo servicio de Ajuste Fino de Cortex, que mejora el rendimiento de los LLMs para experiencias personalizadas (disponible actualmente para ciertos modelos de Mistral AI y Meta).

- Cortex Analyst: Basado en los modelos Llama 3 y Mistral Large de Meta, esta funcionalidad permite a las empresas construir aplicaciones para consultar datos analíticos almacenados en Snowflake.

- Cortex Search: Solución de búsqueda de texto totalmente gestionada para chatbots de generación aumentada por recuperación (RAG) y búsqueda empresarial, que combina tecnología avanzada de recuperación y clasificación, permitiendo a los usuarios construir aplicaciones que utilizan capacidades de búsqueda tanto vectorial como textual.

- Cortex Guard: Utilizando Llama Guard de Meta, esta función filtra contenido dañino en los datos organizacionales, asegurando que las respuestas generadas por IA de los chatbots sean seguras y confiables.

Fortaleciendo MLOps

Una vez que se implementan las aplicaciones, es crucial mantener supervisión sobre los modelos que utilizan. Las capacidades de MLOps de Snowflake ML abordan esto al ofrecer descubrimiento, gestión y gobernanza optimizados de características, modelos y metadatos a lo largo del ciclo de vida de ML.

Mientras que el Registro de Modelos existente facilita la gobernanza de todos los modelos de IA para mejorar la personalización y automatización, el nuevo Almacén de Características—actualmente en vista previa pública—permite a científicos de datos e ingenieros de ML crear, gestionar y servir características de ML consistentes para entrenamiento e inferencia. Además, la próxima funcionalidad de Linaje de ML permitirá a los equipos rastrear el uso de características, conjuntos de datos y modelos a lo largo del ciclo de vida de ML, actualmente en vista previa privada para empresas seleccionadas.

Todas las nuevas capacidades de Cortex también están en vista previa privada, con un lanzamiento público esperado pronto, aunque los plazos específicos aún no están claros.

Marquen sus calendarios: la Cumbre de Data Cloud de Snowflake se llevará a cabo del 3 al 6 de junio de 2024.