RelationalAI lanza un procesador de IA para Snowflake
RelationalAI, una startup de inteligencia artificial (IA) con sede en Berkeley, California, anunció hoy el lanzamiento de un producto que llaman un «coprocesador» de IA diseñado para Snowflake, el popular proveedor de almacén de datos en la nube. Este coprocesador integra grafos de conocimiento relacionales y capacidades de IA compuestas en la plataforma de gestión de datos de Snowflake. La startup anunció su disponibilidad previa en Snowflake Summit 2023, una conferencia anual para usuarios.
Esta nueva oferta subraya el impulso de Snowflake por convertirse en una plataforma integral para la IA empresarial y la visión de RelationalAI de un enfoque integrado para construir aplicaciones inteligentes. Molham Aref, CEO de RelationalAI, explicó en una entrevista con VentureBeat cómo su empresa se integra con nubes de datos y modelos de lenguaje, y cómo permite a los clientes construir grafos de conocimiento y capas semánticas sobre sus datos.
El coprocesador permite a los clientes de Snowflake ejecutar grafos de conocimiento, análisis prescriptivos y motores de reglas dentro de Snowflake. Esto elimina la necesidad de mover datos fuera de Snowflake hacia sistemas separados para esas capacidades. Ahora, los clientes pueden construir aplicaciones impulsadas por IA como detección de fraudes y optimización de la cadena de suministro completamente dentro de Snowflake.
El coprocesador de IA de RelationalAI puede ejecutarse de forma segura en la Data Cloud con Snowpark Container Services, una nueva función anunciada por Snowflake en la cumbre de esta semana. Snowpark Container Services permite a los clientes ejecutar software y aplicaciones de terceros dentro de su cuenta de Snowflake, mejorando el valor de sus datos sin comprometer su seguridad.
RelationalAI ha demostrado una adopción temprana impresionante en sectores como servicios financieros, venta al por menor y telecomunicaciones. Varias organizaciones destacadas están utilizando RelationalAI en cargas de trabajo críticas para el negocio en producción actualmente.
Molham Aref mencionó en una entrevista: «Lo increíble de los modelos de lenguaje es que puedes hacerles preguntas generales y a menudo pueden responder solo con sus referencias internas». Sin embargo, los modelos de lenguaje no pueden responder a preguntas específicas sobre datos de costos o finanzas de una empresa si no tienen acceso a esos datos. Es por eso que RelationalAI proporciona un enlace entre los modelos de lenguaje y las bases de datos a través de grafos de conocimiento, lo cual facilita la comunicación entre humanos y modelos de lenguaje.
Aref también compartió su visión del futuro de la computación con la combinación de modelos de lenguaje, nubes de datos y grafos de conocimiento relacionales. Él considera que estos tres elementos serán fundamentales en todas las plataformas para construir la inteligencia de decisiones en las empresas, y los grafos de conocimiento son cruciales para facilitar la comunicación entre modelos de lenguaje, humanos y bases de datos.
RelationalAI es una de las pocas startups que abordan el desafío de construir aplicaciones inteligentes con cargas de trabajo de IA compuestas. La empresa fue fundada en 2017 por Molham Aref, quien tiene experiencia en IA, bases de datos y software empresarial. Hasta ahora, RelationalAI ha recaudado $122 millones en financiamiento de inversores como Addition, Madrona Venture Group, Menlo Ventures, Tiger Global y el ex CEO de Snowflake, Bob Muglia.
Bob Muglia, quien también es miembro de la junta directiva de RelationalAI, elogió la tecnología y visión de la empresa en un comunicado de prensa, afirmando que la combinación de modelos de lenguaje, plataformas en la nube y grafos de conocimiento relacionales definirá el futuro de la computación, desbloqueando poderosas capacidades y otorgando a las organizaciones nuevos superpoderes.
Integración de conocimientos relacionales y capacidades de IA en la plataforma de Snowflake
La startup de inteligencia artificial (IA) RelationalAI, con sede en Berkeley, California, anunció hoy el lanzamiento de un producto al que llama «coprocesador» de IA, construido para Snowflake, el popular proveedor de almacén de datos en la nube. El coprocesador integra conocimientos relacionales en forma de grafos y capacidades de IA compuesta en la plataforma de gestión de datos de Snowflake. La startup anunció su disponibilidad para previsualización en Snowflake Summit 2023, una conferencia anual para usuarios.
Esta nueva oferta destaca el esfuerzo de Snowflake por convertirse en una plataforma integral para la IA empresarial y la visión de RelationalAI de un enfoque integrado para construir aplicaciones inteligentes. «Estamos llevando el soporte para estas cargas de trabajo dentro de Snowflake», dijo el CEO de RelationalAI, Molham Aref, en una entrevista con VentureBeat. «De la misma manera en que un grafo de conocimiento facilita a un humano saber lo que está sucediendo en los datos, facilita a un modelo de lenguaje.»
Aref explicó cómo RelationalAI se integra con nubes de datos y modelos de lenguaje, y cómo permite a los clientes construir grafos de conocimiento y capas semánticas sobre sus datos. El coprocesador permite a los clientes de Snowflake ejecutar grafos de conocimiento, analítica prescriptiva y motores de reglas dentro de Snowflake. Esto elimina la necesidad de mover datos fuera de Snowflake hacia sistemas separados para esas capacidades. Ahora los clientes pueden construir aplicaciones impulsadas por IA, como detección de fraudes y optimización de la cadena de suministro, completamente dentro de Snowflake.
La seguridad de los datos es una preocupación fundamental, y el coprocesador de IA de RelationalAI puede ejecutarse de forma segura en la Nube de Datos con los servicios de contenedor de Snowpark, una nueva característica anunciada en la cumbre de esta semana. Los servicios de contenedor de Snowpark permiten a los clientes ejecutar software y aplicaciones de terceros dentro de su cuenta de Snowflake, mejorando el valor de sus datos sin comprometer su seguridad.
RelationalAI ha demostrado una impresionante adopción temprana en industrias como servicios financieros, comercio minorista y telecomunicaciones. Varias organizaciones destacadas están utilizando RelationalAI para cargas de trabajo críticas para el negocio en producción en la actualidad.
«Lo asombroso de los modelos de lenguaje es que puedes hacerles preguntas generales, y a menudo pueden responder tan solo con sus referencias internas», dijo Aref a VentureBeat. «A veces puedes hacer preguntas como ‘¿Cuánto dinero perdió esta empresa de telecomunicaciones debido al fraude el año pasado?’ Un modelo de lenguaje nunca ha visto los datos de costos o los estados financieros de [la empresa]. Por lo tanto, no puede responder a esa pregunta. Pero si puedes señalarle dónde viven los datos de la empresa, y le haces la pregunta, y él puede traducir de esa pregunta a consultas SQL, podrá darte la respuesta a esa pregunta».
Para que los modelos de lenguaje se comuniquen con las bases de datos, Aref planteó la posibilidad de que hablen directamente con ellas, lo cual funciona en algunos casos. Sin embargo, si tienes 180 millones de columnas de información, es más probable que confundas al modelo de lenguaje. Es aquí donde entra en juego el grafo de conocimiento, que permite construir una capa semántica sobre todos estos activos de datos. El grafo de conocimiento facilita a un humano saber lo que está sucediendo en los datos, y también facilita al modelo de lenguaje, ya que el modelo está entrenado en texto que los humanos escribieron y comprende el mundo de la misma manera que lo entendemos con la misma terminología.
Aref también compartió su visión del futuro de las nubes de datos y los grafos de conocimiento relacionales, combinados con los modelos de lenguaje. «Realmente creo que esas son las tres patas del taburete: estarán en el núcleo de cada plataforma para construir inteligencia de decisiones en la empresa», dijo. «Los grafos de conocimiento son fundamentales para hacer que todo funcione, porque proporcionan una abstracción simplificadora que permite que las cosas se comuniquen entre sí. Es un punto de conexión muy importante entre los modelos de lenguaje y los humanos y las bases de datos. Así que nos da un lenguaje común para comunicarnos unos con otros».
RelationalAI es una de las pocas startups que abordan el desafío de construir aplicaciones inteligentes con cargas de trabajo de IA compuestas. La empresa fue fundada en 2017 por Aref, quien tiene experiencia en IA, bases de datos y software empresarial. La empresa ha recaudado $122 millones en financiamiento de inversores como Addition, Madrona Venture Group, Menlo Ventures, Tiger Global y el ex CEO de Snowflake, Bob Muglia.
En un comunicado de prensa, Muglia, quien también es miembro de la junta directiva de RelationalAI, elogió la tecnología y visión de la empresa. «La aparición de los modelos de lenguaje ha cambiado por completo el panorama informático», dijo Muglia. «Aunque los modelos de lenguaje son transformadores, su efectividad se puede amplificar aún más cuando se combinan con plataformas en la nube y grafos de conocimiento relacionales. Creo que esta combinación definirá el futuro de la informática, desbloqueando capacidades poderosas y otorgando a las organizaciones nuevos superpoderes».
Snowflake impulsa su visión de convertirse en una plataforma de IA empresarial
Snowflake está impulsando su visión de convertirse en una plataforma de inteligencia artificial (IA) empresarial mediante una alianza estratégica con RelationalAI. Esta startup de IA con sede en Berkeley ha anunciado el lanzamiento de un producto que ha denominado «coprocesador» de IA, diseñado específicamente para Snowflake, el popular proveedor de almacén de datos en la nube. El coprocesador integra knowledge graphs relacionales y capacidades de IA compuestas dentro de la plataforma de gestión de datos de Snowflake.
Esta nueva oferta subraya la determinación de Snowflake de convertirse en una plataforma integral para la IA empresarial, y encaja perfectamente con la visión de RelationalAI de ofrecer un enfoque integrado para construir aplicaciones inteligentes. Según el CEO de RelationalAI, Molham Aref, están llevando el soporte para estas cargas de trabajo dentro de Snowflake de manera similar a como un knowledge graph facilita que una persona comprenda lo que está sucediendo en los datos, también facilita el trabajo a un modelo de lenguaje.
Aref explica cómo RelationalAI se integra con nubes de datos y modelos de lenguaje, y cómo permite a los clientes construir knowledge graphs y capas semánticas sobre sus datos. Gracias a este coprocesador, los clientes de Snowflake pueden ejecutar knowledge graphs, análisis prescriptivos y motores de reglas dentro de la plataforma, evitando así la necesidad de trasladar los datos a sistemas separados. Esto permite la construcción de aplicaciones impulsadas por IA, como la detección de fraudes y la optimización de la cadena de suministro, directamente dentro de Snowflake.
Para garantizar la seguridad de los datos, RelationalAI ha desarrollado su coprocesador de IA para ejecutarse de forma segura en la Data Cloud con los servicios de contenedor Snowpark, una nueva función anunciada en la cumbre de Snowflake. Esto permite a los clientes ejecutar software y aplicaciones de terceros dentro de su cuenta de Snowflake, aumentando el valor de los datos sin comprometer su seguridad.
RelationalAI ha logrado una adopción temprana impresionante en diversos sectores, como servicios financieros, minoristas y telecomunicaciones. Varias organizaciones notable están utilizando RelationalAI actualmente para cargas de trabajo críticas en producción.
Según Aref, los modelos de lenguaje son capaces de responder muchas preguntas generales basándose en sus referencias internas. Sin embargo, cuando se trata de preguntas específicas sobre datos financieros o de costos de una empresa en particular, el modelo de lenguaje no puede responder si no tiene acceso directo a esos datos. Por eso, la integración de modelos de lenguaje con bases de datos es crucial para obtener respuestas precisas. Los knowledge graphs permiten construir una capa semántica sobre los datos y brindan una forma común de comunicación entre modelos de lenguaje, humanos y bases de datos.
En cuanto al futuro, Aref destaca la importancia de combinar modelos de lenguaje, nubes de datos y knowledge graphs relacionales para construir aplicaciones inteligentes. Estas tres áreas serán fundamentales en el desarrollo de la inteligencia de decisiones empresariales. RelationalAI es una de las pocas empresas que aborda el desafío de construir aplicaciones inteligentes con cargas de trabajo de IA compuestas. Fundada en 2017 por Molham Aref, quien cuenta con experiencia en IA, bases de datos y software empresarial, RelationalAI ha recaudado 122 millones de dólares en financiamiento de inversionistas como Addition, Madrona Venture Group, Menlo Ventures, Tiger Global y el ex CEO de Snowflake, Bob Muglia. Muglia, quien también es miembro del consejo de RelationalAI, elogió la tecnología y la visión de la compañía en un comunicado de prensa, destacando que la combinación de modelos de lenguaje, plataformas en la nube y knowledge graphs relacionales definirá el futuro de la computación y brindará nuevas capacidades a las organizaciones.
Los clientes de Snowflake pueden ejecutar gráficos de conocimientos y análisis descriptivo dentro de la plataforma.
Los clientes de Snowflake pueden ejecutar gráficos de conocimientos y análisis descriptivo dentro de la plataforma. Esto se debe a la colaboración entre RelationalAI, una startup de inteligencia artificial con sede en Berkeley, California, y Snowflake, el popular proveedor de almacén de datos en la nube. El nuevo coprocesador de AI desarrollado por RelationalAI se integra con los grafos de conocimientos relacionales y las capacidades de AI compuestas en la plataforma de gestión de datos de Snowflake. Esta integración permite que los clientes de Snowflake ejecuten gráficos de conocimientos, análisis prescriptivos y motores de reglas directamente dentro de la plataforma, sin necesidad de mover los datos a sistemas separados. Esto facilita la detección de fraudes, la optimización de la cadena de suministro y otras aplicaciones impulsadas por AI. Además, el coprocesador de AI de RelationalAI puede ejecutarse de manera segura en la nube de datos de Snowflake utilizando los servicios de contenedores Snowpark, lo que mejora el valor de los datos sin comprometer su seguridad. Esta colaboración entre RelationalAI y Snowflake demuestra la visión de ambas compañías de proporcionar una plataforma integral para la toma de decisiones empresariales basadas en AI. Según Molham Aref, CEO de RelationalAI, los grafos de conocimientos desempeñan un papel fundamental en esta visión al proporcionar una capa semántica que facilita la comunicación entre modelos de lenguaje, humanos y bases de datos. Esta combinación de modelos de lenguaje, nubes de datos y grafos de conocimientos se perfila como el futuro de la computación y promete desbloquear poderosas capacidades y ofrecer nuevas herramientas a las organizaciones. RelationalAI, fundada en 2017 por Molham Aref, cuenta con una financiación de $122 millones de inversores como Addition, Madrona Venture Group, Menlo Ventures, Tiger Global y Bob Muglia, ex CEO de Snowflake. En palabras de Muglia, la combinación de modelos de lenguaje, plataformas en la nube y grafos de conocimientos define el futuro de la computación y brinda a las organizaciones nuevas capacidades.
Fuente de la noticia: RelationalAI and Snowflake join forces to revolutionize enterprise AI decision-making – VentureBeat
