Acceldata通过创新AI助手功能提升数据可观察性

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随着生成性人工智能助手需求的激增，各大数据生态系统供应商纷纷将这些技术融入其产品中。早期采用者如Snowflake和Informatica已经开创了这方面的先例，而如今，数据可观察性领域的领军者Acceldata也推出了自己的AI副驾驶。

该AI副驾驶旨在立即使用，能够在Acceldata平台上无缝运行，提升多种数据可观察性工作流程，从监控数据管道异常到制定政策规则，功能多样。

Acceldata首席执行官兼联合创始人Rohit Choudhary表示：“我们的创新方法使企业能够根据其独特的运营和业务需求定制AI辅助的数据可观察性，彰显了我们的行业优势。这项AI技术简化了手动配置，缩短了设置时间，实现了自动异常监测，并促进了非技术用户之间的协作。”

AI副驾驶如何提升数据可观察性？

据媒体演示，该AI副驾驶通过Acceldata平台上的专用按钮访问，用户可以使用简单的自然语言输入来自动化和加速之前的手动任务。其主要好处包括异常检测和成本控制。用户可以利用AI调查和解决与数据新鲜度、数据分析和质量相关的问题，同时分析使用模式以减少过度用量。

Choudhary分享说：“我们已优化模型以理解企业数据分类，检测数据异常，提供政策建议，并预测成本。此外，我们的副驾驶结合了RAG技术和行业标准的大型语言模型（如GPT），解决用户关于数据可观察性的咨询。”这一广泛的功能覆盖了应用中的所有数据，包括生成性AI模型。

除了核心的可观察性功能外，副驾驶还简化了容易出错的任务，如批量生成数据质量规则和政策。用户可以发出自然语言命令，创建SQL规则并为数据资产和政策生成易于理解的描述。这一功能对于促进技术与业务利益相关者之间的无缝沟通至关重要。

第二季度正式推出

尽管副驾驶刚刚发布，Acceldata已报告部分主要客户已在预览模式下进行测试。尽管具体客户名称未公开，公司确认预计将在第二季度的早期阶段实现全面上线。

Acceldata已经从多位投资者那里筹集了超过1亿美元，并为众多客户提供服务，包括领先的银行、电信公司、消费品公司和数据提供商。

Choudhary提到：“该产品已在高度复杂和可扩展的环境中得到验证。”同时，他指出，未来计划增强大型语言模型性能的监测能力，但具体时间表尚未确定。

Acceldata的AI举措在2023年9月获得了动力，收购了NLP公司Bewgle，具体金额未披露。在数据可观察性领域，Acceldata面临来自诸如Cribl、Monte Carlo和BigEye等竞争对手的挑战，它们也提供旨在解决类似问题的解决方案。

Monte Carlo最近在生成性AI领域采取了行动，2023年6月与OpenAI合作推出了两个AI功能—一个用于通过自然语言生成SQL代码，另一个用于建议代码修复。这两个功能现已向用户开放。

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