Snowflake Copilot : Assistant IA propulsé par Mistral Large maintenant disponible en version d'aperçu public

Un jour après le lancement d'une intégration pour la plateforme de productivité Coda, la société de cloud de données Snowflake a dévoilé son Copilot – une version publique d'un assistant intelligent pour les requêtes SQL (Structured Query Language).

Initialement annoncé lors de l'événement Snowday de Snowflake l'année dernière, Copilot utilise le modèle propriétaire de Snowflake de texte à SQL en combinaison avec le modèle de langage étendu (LLM) de Mistral pour générer des requêtes SQL pertinentes et aider les utilisateurs à explorer leurs données. Snowflake a récemment investi dans Mistral pour intégrer sa suite de modèles dans son service Cortex, améliorant ainsi les capacités de développement d'applications LLM.

Cette innovation illustre un changement stratégique sous la direction de CEO Sridhar Ramaswamy, arrivé dans l’entreprise par l’acquisition de Neeva AI.

Que Peut-on Attendre de Snowflake Copilot ?

Snowflake transforme le paysage des données en permettant aux entreprises d'analyser leurs ressources de données et d'en tirer des insights précieux. Traditionnellement, extraire ces insights nécessitait l'écriture de SQL complexe, un processus long et difficile d'accès pour tous les utilisateurs.

Le nouveau Copilot, actuellement en version publique pour les comptes AWS aux États-Unis, répond à ce besoin en offrant une interface de conversation dans les feuilles de travail SQL. Les utilisateurs cliquent simplement sur le bouton "Demander à Copilot" pour poser des questions en anglais courant, et l’assistant génère rapidement le code SQL nécessaire pour obtenir les résultats souhaités.

Copilot peut assister dans diverses tâches, comme extraire des données de plusieurs tables et corriger des requêtes existantes. Les utilisateurs non familiers avec SQL peuvent dialoguer avec Copilot pour comprendre les structures de jeux de données et formuler des questions pertinentes. Chaque requête générée est accompagnée d'une explication détaillée, mettant en évidence les tables jointes et le raisonnement sous-jacent.

En exploitant son service Cortex, Snowflake a utilisé d'importantes données de requêtes SQL et métadonnées pour améliorer son modèle propriétaire de texte à SQL et la technologie de Mistral.

« Traitant plus de 4 milliards de requêtes par jour sur notre plateforme, nous bénéficions d'une vision sans précédent sur des défis de données complexes. Cette richesse d’informations alimente le développement de Copilot, nous offrant une perspective unique sur les obstacles rencontrés par les analystes de données », a déclaré Pieter Verhoeven, Responsable Produit Senior chez Snowflake AI, et Yusuf Ozuysal, Ingénieur Principal AI.

Plans d'Expansion Futurs

Avec la version publique de Copilot, Snowflake vise à recueillir les avis des utilisateurs pour peaufiner l'outil avant sa disponibilité générale, bien que le calendrier reste incertain. Bien que limité pour l'instant aux feuilles de travail SQL, la société prévoit une expansion vers d’autres domaines de son produit, faisant de Copilot une ressource essentielle pour les utilisateurs.

Alors que d'autres acteurs de données comme Dremio et Kinetica explorent également les requêtes en langage naturel, les avancées de Snowflake pourraient améliorer l'accessibilité des insights, accélérant ainsi les processus de prise de décision.