Snowflake 强化企业 AI 战略：无代码工作室与增强功能升级

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最近，Polaris的推出——一个与供应商无关的Apache Iceberg开放数据目录——为企业应用的快速发展奠定了基础。与此同步，Snowflake也发布了新工具，帮助企业更有效地开发可信赖的AI驱动应用。

在公司年度Data Cloud Summit的第二次主题演讲中，CEO Sridhar Ramaswamy 介绍了对Cortex AI服务和Snowflake ML的多项升级。这些改进简化了在平台上构建、管理和治理AI应用的流程。值得注意的是，一款新的无代码AI与ML工作室使企业用户能够轻松创建多种应用。

Snowflake的这一举措标志着公司在为客户提供强大AI应用开发工具方面又迈出了重要一步。这一战略与Ramaswamy担任CEO以来的愿景相一致，使Snowflake与已有的AI公司如Databricks竞争，后者在AI领域已有较长时间的深耕。此外，Snowflake还推出了Arctic，一个为特定企业任务设计的开放大型语言模型（LLM）。

加强Cortex与Snowflake ML的AI能力

自成立以来，Snowflake始终致力于成为企业首选的数据基础设施，强化其AI和分析能力。随着生成式AI应用的崛起，客户渴望利用其存储的数据创建这些应用。为此，Snowflake扩展了其机器学习（ML）功能，推出了Cortex，这是一个提供AI构建模块的完全托管服务，包括开源LLM，旨在满足具体的商业需求。

在Data Cloud Summit上，这些功能得到了进一步的增强。

Snowflake Cortex AI生态系统的新功能

Cortex新增了四个功能：AI & ML工作室、Cortex分析师、Cortex搜索和Cortex Guard。

- AI & ML工作室：这是一种无代码的互动界面，加速开发过程，用户可以利用先进的语言模型（LLMs）进行测试和评估，以找到最适合其应用的模型。同时，还有新的Cortex细化服务，提升LLM性能，以提供个性化体验（目前适用于部分Mistral AI和Meta模型）。

- Cortex分析师：基于Meta的Llama 3和Mistral Large模型，企业可以利用该功能构建查询存储在Snowflake中的分析数据的应用。

- Cortex搜索：这是一个完全托管的文本搜索解决方案，结合了先进的检索和排名技术，用户可以使用向量和基于文本的搜索功能构建应用。

- Cortex Guard：利用Meta的Llama Guard，该功能过滤组织数据中的有害内容，确保AI生成的聊天机器人响应安全可靠。

加强MLOps

一旦应用程序部署，保持对其使用模型的监督至关重要。Snowflake ML的MLOps能力通过提供简化的特征、模型和元数据的发现、管理和治理，来解决这一问题。

现有的模型注册表增强了对所有AI模型的治理，以实现更好的个性化和自动化，而新的特征库（目前处于公开预览阶段）则使数据科学家和ML工程师能够创建、管理和服务一致的ML特征，以供训练和推理。此外，未来的ML谱系功能将允许团队追踪在ML生命周期中对特征、数据集和模型的使用，目前在部分企业展开私密预览。

所有新的Cortex功能也处于私密预览中，预计将在不久的将来公开发布，尽管具体时间尚不确定。

请记好：Snowflake Data Cloud Summit将于2024年6月3日至6月6日举行。