今天，总部位于蒙大拿州的数据即服务和云存储提供商 Snowflake 推出了 Cortex，这是一项完全托管的服务，集成了大语言模型（LLMs）到其数据云中。在年度 Snowday 活动上发布的 Cortex，为使用 Snowflake 数据云的企业提供了一整套 AI 工具，包括开源的 LLM，旨在分析数据并为特定业务场景开发应用。
Snowflake 的 AI 高级副总裁 Sridhar Ramaswamy 表示：“借助 Snowflake Cortex，企业能够快速利用大语言模型，在几分钟内构建定制化的 LLM 应用，同时保持对数据的灵活性和控制权，从而改变用户利用生成式 AI 推动业务增长的方式。”
Cortex 现已进入私人预览阶段，包含一系列针对特定任务的模型，以增强数据云中的特定功能。Snowflake 计划将此服务用于其三项生成式 AI 工具：Snowflake Copilot、Universal Search 和 Document AI。
使用 Cortex 构建 LLM 应用
尽管企业迫切希望采用生成式 AI，但许多企业在技术实施方面面临复杂性，包括对专业人才的需求和管理复杂的 GPU 基础设施。Snowflake Cortex 力求简化这一过程。
该服务为用户提供了一系列无服务器的 AI 功能，包括专业和通用功能。这些功能可以通过简单的 SQL 或 Python 调用来访问，使用户能够在 Cortex 的成本优化基础设施上启动功能 AI 应用。
Snowflake Cortex 架构
专门功能利用语言和机器学习模型，通过自然语言输入执行特定的分析任务。例如，这些模型可以提取答案、总结数据和翻译语言，还能基于提供的数据进行预测或检测异常。
另一方面，通用功能为开发者提供多种模型，从开源 LLM（如 Llama 2）到 Snowflake 的专有模型，其中一个可以将文本输入转换为 SQL 以查询数据。
重要的是，这些通用功能包括向量嵌入和搜索能力，使用户能够根据其数据上下文化响应，并为各种场景创建定制应用，这一过程可以通过 Snowflake 中的 Streamlit 实现。
Ramaswamy 指出：“这对我们的用户非常有利，因为他们无需配置任何资源。我们处理配置和部署，类似于 API，和 OpenAI 的服务类似，但完全在 Snowflake 内部。我们的客户可以放心，他们的数据是孤立和安全的，不会存在跨客户训练的风险。”
Ramaswamy 强调，用户无需具备高级编程技能，通过 SQL 就可以完成任务。
基于 Cortex 的原生 LLM 体验
尽管 Cortex 尚处于企业使用的初期阶段，Snowflake 已在私人预览中增强其平台，推出三项基于 Cortex 的功能：Snowflake Copilot、Universal Search 和 Document AI。
- Snowflake Copilot：作为一个对话助手，用户可以用简单的语言询问数据，构建 SQL 查询、优化查询并提取洞察。
- Universal Search：通过 LLM 驱动的搜索功能，帮助用户快速识别与其需求相关的有价值数据和应用。
- Document AI：帮助提取存储在 Snowflake 数据云中的非结构化文档信息，如发票金额或合同条款。
在数据行业中，其他公司如 Databricks 也推出了类似能力，最近推出的 LakehouseIQ 进一步增强了与 Snowflake 的竞争。Informatica 和 Dremio 也提供 LLM 解决方案，使企业能够使用自然语言管理和查询数据。
2023 Snowday 的其他公告
除了 Cortex，Snowflake 还宣布了 Iceberg Tables 的进展，使用户能够消除数据孤岛，在数据云中统一其信息。公司还推出了 Horizon 治理解决方案的新功能，包括数据质量监测、改进的数据血缘可视化、增强的分类功能以及跨云安全与合规的信任中心。
最后，Snowflake 还推出了一项资金计划，计划向开发 Snowflake 原生应用的早期初创公司投资高达 1 亿美元，得到了其风险投资部门和 Altimeter Capital、Amplify Partners、Menlo Ventures 等公司的支持。
排行榜
