De acordo com um novo comunicados à CMVM, a Kinetica lançou um Quick Start para implantação de linguagem natural para SQL em dados corporativos, permitindo que as organizações realizem análises de dados ad-hoc em dados estruturados em tempo real. A oferta visa fornecer uma maneira rápida e fácil de carregar dados estruturados, otimizar o SQL-GPT Large Language Model (LLM) e fazer perguntas usando linguagem natural, com respostas retornadas rapidamente. O processo envolve inscrever-se na edição Kinetica Cloud Free, carregar arquivos no Kinetica, criar contexto para tabelas e usar prompts para fazer perguntas explícitas para obter respostas quase instantâneas. A iniciativa segue a integração anterior da linguagem natural no SQL da Kinetica como parte de suas inovações GenAI.
Phil Darringer, vice-presidente de produto da Kinetica, expressou entusiasmo com o inovador Quick Start para SQL-GPT, enfatizando sua capacidade de permitir que as organizações aproveitem o poder da linguagem para SQL em seus dados corporativos em apenas uma hora. O afinado LLM é adaptado aos dados de cada cliente, com o compromisso de precisão e velocidade garantidas, revolucionando a análise de dados empresariais com IA generativa. O banco de dados da Kinetica converte consultas de linguagem natural em SQL e fornece respostas rápidas, mesmo para perguntas complexas. O uso de vetorização nativa, aproveitando GPUs NVIDIA e CPUs modernas, permite uma execução mais rápida de consultas em um espaço computacional menor.
O Kinetica Quick Start para SQL-GPT já está disponível, permitindo que os usuários se inscrevam gratuitamente no Kinetica Cloud para testar a solução. O banco de dados analítico em tempo real da Kinetica é utilizado por grandes empresas em todo o mundo, oferecendo análises especializadas para séries temporais e cargas de trabalho espaciais em vários setores, incluindo o setor público, serviços financeiros, telecomunicações, energia, saúde, varejo e automotivo.
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- Fonte: https://www.dataversity.net/kinetica-launches-quick-start-for-deploying-natural-language-to-sql/
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