Snowflake 推出 Cortex Analyst：一套強大的 AI 驅動精準數據分析系統

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Snowflake 將透過推出 Cortex Analyst 顛覆複雜數據分析，這是一款先進的智能 AI 系統，目前正進入公眾預覽階段。該系統於公司在六月舉辦的數據雲峰會上宣布，提供企業一個可與數據用簡單英文對話的介面，簡化分析流程。

Cortex Analyst 透過將用戶查詢轉換為 SQL 碼，自動查詢數據並驗證回應，實現即時的自助分析，所有操作均由 AI 輕鬆完成。根據 Snowflake AI 部門負責人 Baris Gultekin 的說法，Cortex Analyst 採用多種大型語言模型 (LLMs) 的協作方式，實現約 90% 的準確率，這一精確度明顯超越現有的 LLM 驅動的文字轉 SQL 解決方案，包括 Databricks 的產品，促進更快速的分析工作流程，並幫助用戶做出及時而明智的決策。

隨著企業越來越多地投資於 AI 驅動的預測和生成，數據分析對業務成功至關重要。組織利用結構化歷史數據的洞察來指導行銷和銷售等領域的決策。然而，傳統分析通常依賴商業智能 (BI) 儀表板，以圖表和圖形的方式視覺化數據，這種方式往往較為僵化，限制用戶分析特定指標的能力，並且通常需要分析師的協助，這會拖慢整個決策過程。

Gultekin 指出這一挑戰：“當儀表板顯示出一些意外的情況時，用戶通常會立即提出後續問題。分析師收集和提供回應的過程可能會花費時間，導致決策周期延長。”

為了解決這一挑戰，Snowflake 意識到早期 LLM 產品的局限性，這些產品在準確性上存在困難。內部基準測試顯示，像 GPT-4 這樣的尖端模型在分析洞察的準確率僅為約 51%。相比之下，專門的文字轉 SQL 模型，如 Databricks 的 Genie，實現了 79% 的準確度。Gultekin 指出：“在提出業務問題時，準確性至關重要。我們的目標是通過將多個大型語言模型集成到 Cortex Analyst 中，將這一準確率提高到約 90%。”

Cortex Analyst 透過自然語言查詢重塑分析領域，將查詢通過各種 LLM 代理進行全面處理。這些代理評估用戶意圖，執行 SQL 查詢，並確保返回數據的準確性，並將回應建立在 Snowflake 的數據雲上。

Snowflake 在設置過程中強調提供數據資產的語義描述，這顯著增強了用戶的理解和查詢的上下文。Gultekin 解釋道：“在實際情況下，數據可能涉及數千個表，且命名規則複雜。通過在語義描述中具體指定 ‘Rev 1’ 和 ‘Rev 2’ 之類的指標，我們的系統能夠理解它們的意義。”

Cortex Analyst 可通過 REST API 輕鬆集成到應用中，允許開發者自定義用戶體驗。此外，企業還可以利用 Streamlit 開發以 Cortex Analyst 為支撐的定制應用。

目前，約有 40 到 50 家企業，包括制藥領導者 Bayer，正在試用 Cortex Analyst，隨著企業以成本效益的方式採用 LLM，公眾預覽預計將擴大可及性。Snowflake 計畫推出新功能，包括支持多輪對話以提供更互動的用戶體驗，並提升對複雜表及數據模式的兼容性。

透過 Cortex Analyst，企業無需承擔通常與這類先進技術相關的高昂實施成本，即可發揮語言模型在分析中的潛力。

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