एक नए के अनुसार प्रेस विज्ञप्ति, काइनेटिका ने एंटरप्राइज़ डेटा पर SQL में प्राकृतिक भाषा को तैनात करने के लिए एक त्वरित शुरुआत शुरू की है, जिससे संगठनों को वास्तविक समय, संरचित डेटा पर तदर्थ डेटा विश्लेषण करने की अनुमति मिलती है। इस पेशकश का उद्देश्य संरचित डेटा को लोड करने, एसक्यूएल-जीपीटी लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) को अनुकूलित करने और प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके प्रश्न पूछने का एक तेज़ और आसान तरीका प्रदान करना है, जिसके उत्तर तुरंत दिए जाएं। इस प्रक्रिया में काइनेटिका क्लाउड फ्री संस्करण के लिए साइन अप करना, काइनेटिका में फ़ाइलें लोड करना, तालिकाओं के लिए संदर्भ बनाना और निकट-तात्कालिक उत्तरों के लिए स्पष्ट प्रश्न पूछने के लिए संकेतों का उपयोग करना शामिल है। यह पहल काइनेटिका के GenAI नवाचारों के हिस्से के रूप में SQL में प्राकृतिक भाषा के पहले एकीकरण का अनुसरण करती है।
काइनेटिका में उत्पाद के उपाध्यक्ष फिल डैरिंगर ने एसक्यूएल-जीपीटी के लिए अभूतपूर्व त्वरित शुरुआत के बारे में उत्साह व्यक्त किया, और संगठनों को केवल एक घंटे में अपने एंटरप्राइज़ डेटा पर एसक्यूएल में भाषा की शक्ति का उपयोग करने में सक्षम बनाने की क्षमता पर जोर दिया। सुसंस्कृत एलएलएम गारंटीशुदा सटीकता और गति की प्रतिबद्धता के साथ, जेनरेटिव एआई के साथ एंटरप्राइज़ डेटा एनालिटिक्स में क्रांति लाते हुए, प्रत्येक ग्राहक के डेटा के अनुरूप बनाया गया है। काइनेटिका का डेटाबेस प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों को SQL में परिवर्तित करता है और जटिल प्रश्नों के लिए भी त्वरित उत्तर प्रदान करता है। देशी वेक्टराइजेशन का उपयोग, एनवीआईडीआईए जीपीयू और आधुनिक सीपीयू का लाभ उठाते हुए, छोटे कंप्यूट पदचिह्न पर तेजी से क्वेरी निष्पादन को सक्षम बनाता है।
SQL-GPT के लिए काइनेटिका क्विक स्टार्ट अब उपलब्ध है, जिससे उपयोगकर्ता समाधान आज़माने के लिए काइनेटिका क्लाउड के लिए निःशुल्क साइन अप कर सकते हैं। काइनेटिका द्वारा वास्तविक समय विश्लेषणात्मक डेटाबेस का उपयोग वैश्विक स्तर पर प्रमुख कंपनियों द्वारा किया जाता है, जो सार्वजनिक क्षेत्र, वित्तीय सेवाओं, दूरसंचार, ऊर्जा, स्वास्थ्य सेवा, खुदरा और ऑटोमोटिव सहित विभिन्न उद्योगों में समय श्रृंखला और स्थानिक कार्यभार के लिए विशेष विश्लेषण प्रदान करता है।
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- स्रोत: https://www.dataversity.net/kinetica-launches-quick-start-for-deploying-natural-language-to-sql/
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