Google Cloud улучшает возможности генеративного ИИ для инструментов баз данных и аналитики данных

Google Cloud улучшает свои предложения в области баз данных и анализа данных, представив несколько обновлений на мероприятии Google Cloud Next в Токио. Эти новшества касаются баз данных Spanner и Bigtable, а также платформ аналитики данных BigQuery и бизнес-аналитики Looker. Главная цель — повысить гибкость использования и доступа к данным, что облегчит внедрение генеративного ИИ.

Ключевые объявления:

- Spanner вводит поддержку графовых и векторных данных

- Bigtable теперь поддерживает SQL

- Интеграция Gemini AI в BigQuery и Looker

«Организации понимают, что потрясающий ИИ зависит от потрясающих данных», — отметил Геррит Казмайер, управляющий директор и вице-президент по аналитике данных в Google Cloud, во время брифинга для СМИ.

Улучшения аналитики данных с Gemini AI

Ключевое обновление Google в области аналитики данных — это интеграция возможностей Gemini AI в BigQuery и Looker. Эта интеграция включает более 20 новых функций, таких как генерация кода, объяснения и интеллектуальные рекомендации, нацеленные на повышение продуктивности аналитиков данных. В BigQuery Gemini также улучшит подготовку и анализ данных, ускоряя получение ценности из данных.

«Данные иногда бывают неупорядоченными», — заметил Казмайер. «Одно из значительных преимуществ наших специализированных моделей генеративного ИИ — это способность рассуждать о данных, что позволяет клиентам более эффективно управлять и использовать данные».

Новая функция Data Canvas, описанная Казмайером как идеальное сочетание пользовательского опыта и ИИ для аналитиков данных, предлагает интерактивный подход с помощью ИИ. Эта функция позволяет пользователям поэтапно формировать свой анализ, пока система учится на их действиях.

В Looker обновления ИИ сосредоточены на упрощении доступа к бизнес-аналитике.

«Наши инновации в Looker направлены на разработку настраиваемых агентов, которые являются глубочайшими экспертами в области ИИ, умеющими эффективно выбирать, анализировать и обобщать данные», — сказал Казмайер.

База данных Spanner становится мультимодальной с поддержкой графов и векторов

Хотя многие могут не знать о Google Spanner, он поддерживает большинство продуктов Google для пользователей, включая Поиск, Gmail и YouTube. «Spanner был разработан для удовлетворения требований масштабируемости и доступности Google», — сказал Анди Гутманс. «Я рад представить это новшество нашим корпоративным клиентам».

Обращает на себя внимание интеграция возможностей графовой базы данных в Spanner, позволяющая создавать тонкие семантические связи между данными. Кроме того, Spanner теперь поддерживает векторные данные, что было ранее анонсировано в превью в начале этого года. Оба этих функционала важны для приложений генеративного ИИ, особенно поддержка векторов, необходимая для Retrieval Augmented Generation (RAG).

Несмотря на наличие различных нативных графовых и векторных баз данных, стратегия Google заключается в предложении мультимодальной базы данных.

«Клиентам не нужно переносить свои данные для использования графовых возможностей; они могут создавать графовые функции на основе своих существующих корпоративных данных», — объяснил Гутманс.

Такой подход позволяет организациям, которые уже доверяют Spanner, получать больше ценности от своих данных. «Мы эволюционировали Spanner от преимущественно реляционной базы данных до настоящей мультимодальной базы», — добавил Гутманс.