Google розширює BigQuery за допомогою Gemini

Google розширює свої платформи баз даних та аналітики новими можливостями, використовуючи потужність генеративного ШІ. Нещодавні оновлення технологічного гіганта мають на меті надати розробникам та організаціям можливість більш ефективно використовувати передові моделі штучного інтелекту для аналізу та пошуку даних.

Важливим кроком стала інтеграція великої мовної моделі Gemini в аналітичний сервіс BigQuery. Ця інтеграція надає користувачам BigQuery розширені можливості ШІ, такі як покращене узагальнення, вилучення настроїв, класифікація, збагачення та переклад як структурованих, так і неструктурованих даних. Використовуючи моделі Gemini Pro, Google прагне надати організаціям можливість отримувати інформацію з широкого спектру типів даних, включаючи неструктуровані дані, які раніше недостатньо використовувалися в корпоративній аналітиці.

Також Google розширює можливості своїх баз даних, впроваджуючи підтримку векторного пошуку у всіх своїх хмарних базах даних. Це вдосконалення дозволяє базам даних ефективно обробляти векторні запити, які стають все більш важливими для пошуку доповненої генерації та використання штучного інтелекту в корпоративному середовищі. Зусилля Google, спрямовані на включення підтримки векторних запитів у свої бази даних, демонструють прагнення зробити аналітику на основі штучного інтелекту більш доступною та ефективною для розробників і організацій.

Розширення баз даних Google включає підтримку попереднього перегляду векторів у різних сервісах баз даних, зокрема Memorystore для Redis, CloudSQL, Spanner, Firestore і Bigtable. Це розширення передбачає значну інженерну роботу для забезпечення оптимальної продуктивності та функцій на різних платформах баз даних. Експертиза Google у створенні векторних індексів, відточена завдяки багаторічному досвіду роботи з мільярдними сервісами, вигідно відрізняє компанію від інших постачальників у цій галузі.

Впровадження можливостей векторного пошуку в базах даних Google є значним кроком на шляху до демократизації аналітики на основі штучного інтелекту і дає змогу організаціям отримувати глибшу інформацію зі своїх даних. Крім того, інтеграція моделей Gemini Pro у BigQuery розширює аналітичні можливості платформи, дозволяючи користувачам отримувати інформацію зі структурованих і неструктурованих джерел даних.

Загалом, інвестиції Google у технології баз даних та аналітики на основі штучного інтелекту свідчать про стратегічне прагнення компанії розширити можливості своєї хмарної платформи та надати клієнтам можливість використовувати весь потенціал штучного інтелекту для прийняття рішень на основі даних. Оскільки організації все більше покладаються на дані для отримання конкурентних переваг, зусилля Google, спрямовані на вдосконалення своїх баз даних та аналітичних пропозицій, сприятимуть інноваціям і прискоренню цифрової трансформації в різних галузях.