Oggi siamo lieti di annunciare Snowflake Cortex AISQL in public preview, che porta potenti funzionalità AI direttamente nel motore SQL di Snowflake. Cortex AISQL consente ai clienti di creare pipeline AI scalabili su dati aziendali multimodali con comandi SQL familiari. Elabora testo (public preview), immagini (public preview) e audio (public preview disponibile a breve) in modo più rapido e conveniente e ottieni insight più approfonditi sia dai dati strutturati che da quelli non strutturati allo stesso tempo.

L’analisi dei dati sta attraversando una profonda trasformazione, guidata dall’AI. Oggi le aziende riconoscono che gli insight preziosi vanno ben oltre i tradizionali dati tabulari: spesso sono incorporati all’interno di fonti non strutturate come documenti, immagini e file audio. 

Con la crescita della varietà dei dati, l’analisi richiede processi in più fasi sempre più sofisticati per estrarre, sintetizzare e combinare insight provenienti da più fonti. Tuttavia, l’analisi di questa mole di dati su scala aziendale comporta notevoli sfide tecniche e operative. 

Le organizzazioni faticano a combinare vari strumenti specializzati e competenze per elaborare e analizzare queste informazioni, compromettendo l’efficienza e la scalabilità e producendo insight ritardati e di qualità inferiore.

Per superare queste sfide, Snowflake sta integrando potenti funzionalità di AI generativa direttamente nel suo motore SQL centrale, consentendo agli analisti di ottenere di più in meno tempo attraverso:

• Operatori AI espressivi e componibili: Un nuovo set di operatori basati sull’AI che esegue la mappatura in modo trasparente con primitive SQL esistenti come FILTER e AGGREGATE. Questo consente agli analisti di creare facilmente pipeline AI scalabili utilizzando familiari comandi SQL per rilevare sottili anomalie nei dati operativi, aggregare insight fruibili dalle trascrizioni delle chiamate dei clienti o classificare ampie librerie di immagini.

• Supporto nativo per i dati multimodali: L’introduzione di un nuovo tipo di dati FILE consente il riferimento diretto ai dati multimodali (inclusi testo, immagini e audio) all’interno delle tabelle Snowflake. Tutti gli operatori AI sono progettati per lavorare in modo trasparente in tutte queste diverse modalità di dati, eliminando la necessità di sistemi di elaborazione separati.

• Miglioramenti significativi delle prestazioni e dei costi: Grazie alle ottimizzazioni native delle funzionalità e delle prestazioni integrate nel motore SQL di Snowflake, Cortex AISQL riduce notevolmente i tempi e i costi di elaborazione. I benchmark interni di Cortex AISQL Performance Optimization (private preview) mostrano una riduzione fino al 70% del tempo di esecuzione delle query per operazioni come FILTER e JOIN, con corrispondenti risparmi sui costi rispetto alle implementazioni manuali, risolvendo direttamente i dubbi circa la scalabilità dell’AI e la fattibilità economica per l’adozione da parte delle aziende.

"Snowflake Cortex AISQL ha accelerato lo sviluppo della nostra applicazione Service Technician che consente ai nostri tecnici di interagire e analizzare facilmente migliaia di manuali utente in più lingue per risolvere i problemi dei clienti più velocemente di quanto potessimo immaginare. La svolta per noi è stata il modo in cui Cortex AISQL integra in modo trasparente diversi tipi di dati, dal testo alle immagini e oltre, aprendo un percorso più rapido dai dati agli insight che trasforma il modo di lavorare dei nostri team", ha affermato Ahmad AI-Mashahedi, Lead Data Scientist per Toyota Material Handling Europe.

Le funzionalità chiave di Cortex AISQL

Cortex AISQL integra le funzionalità AI direttamente negli ambienti SQL, consentendo sofisticate analisi in più fasi su diversi tipi di dati. Nelle sezioni seguenti, esploreremo in che modo queste funzionalità ottimizzano le prestazioni, riducono i costi e abilitano complessi flussi di lavoro di analisi.

Operazioni AI unificate per dati diversificati con Cortex AISQL

Il punto di forza di Cortex AISQL risiede nella sua capacità di consentire agli utenti di creare sofisticate pipeline AI con più modalità di dati direttamente nel loro ambiente SQL familiare. Questa integrazione elimina la separazione tra lo stack dati del cliente e lo stack AI e offre una piattaforma unificata per analisi sofisticate su un’ampia gamma di dati.

Cortex AISQL introduce gli operatori AI come primitive native SQL, completamente integrate nell’ecosistema Snowflake. Ad esempio:

• AI_FILTER applica la logica di filtraggio basata su AI direttamente all’interno della clausola WHERE. 

• Ora le operazioni di join possono basarsi su relazioni AI anziché solo su chiavi predefinite, consentendo connessioni tra formati di dati diversi in base alla comprensione semantica (ad esempio, unire curriculum a descrizioni di mansioni basate sulla valutazione di idoneità di un’AI). 

• AI_AGG, un operatore di aggregazione all’avanguardia basato sull’AI, è progettato per lavorare con GROUP BY per ricavare insight complessi da diverse righe di dati. 

• AI_CLASSIFY avanzato supporta la classificazione multietichetta sia per testo che per immagini.

aCortex AISQL amplia notevolmente la superficie dei dati indirizzabili, con tutti i nuovi operatori progettati per lavorare in modo efficiente su dati testuali, di immagine e, presto, audio, attraverso operatori unificati. Poiché non sono necessari servizi aggiuntivi, i data analyst diventano supereroi dell’AI in grado di lavorare con tutti i tipi di dati.

Sbloccare insight approfonditi: Analisi avanzata in più fasi con pipeline AI

Le funzionalità AI sbloccano nuove dimensioni di analisi e consentono di affrontare domande in più fasi sempre più complesse, andando oltre le semplici ricerche. Mentre la Retrieval-Augmented Generation (RAG) eccelle nelle attività di ricerca di punti, problemi analitici più profondi richiedono l’orchestrazione di più passaggi basati sull’AI per sintetizzare gli insight.

Per rispondere è necessario:

• Ricerca tra grandi raccolte di documenti per identificare informazioni pertinenti

• Filtraggio dei criteri chiave nelle sezioni pertinenti del documento, come i cambiamenti del CEO e il settore verticale in cui rientra l’organizzazione (energie rinnovabili)

• Estrarre informazioni chiave, come cifre sui ricavi e previsioni, dai dati non strutturati

• Unire gli insight non strutturati ai dati strutturati per il calcolo della crescita del fatturato su base annua

• Sintetizzare i risultati in una sintesi chiara e coerente che fornisca una comprensione approfondita delle tendenze e delle prospettive future

Cortex AISQL rende possibile questo complesso flusso di lavoro analitico grazie ai suoi operatori AI componibili e all’integrazione nativa SQL. Consentendo agli analisti di concatenare le operazioni basate sull’AI, dal filtraggio dei documenti all’estrazione semantica fino all’unione intelligente, il tutto all’interno di una sintassi SQL familiare, si elimina la necessità di molteplici strumenti specializzati e codice personalizzato. Questo approccio unificato trasforma ciò che tradizionalmente richiederebbe esperienza di data science e settimane di sviluppo in semplici query SQL che gli analisti aziendali possono creare e modificare in pochi minuti.

Guardando al futuro, questo tipo di domande analitiche complesse diventerà sempre più comune negli ambienti aziendali. Le organizzazioni dovranno combinare più schemi analitici su dati strutturati e non strutturati per estrarre insight significativi dai propri dati. Cortex AISQL risponde a questa crescente esigenza consentendo agli analisti di creare sofisticate pipeline AI, consentendo ai team di rispondere a queste domande composite in modo nativo.

Ridurre i tempi e i costi delle query, ma non l’accuratezza

Ridurre i tempi e i costi di elaborazione è essenziale per l’enterprise AI. Eseguendo funzioni AI all’interno del motore di query centrale di Snowflake, combiniamo AI ed elaborazione dei dati strutturati in un unico posto, utilizzando il parallelismo e il batching del warehouse Snowflake per ottimizzare entrambi in una sola volta.

Questa scalabilità è essenziale per i casi d’uso aziendali reali. Prendiamo ad esempio un’attività come “Trova case moderne e in buone condizioni entro 10 miglia da San Francisco nella mia fascia di prezzo”. Il nostro sistema pianifica in modo intelligente l’esecuzione su più clausole WHERE: applicando filtri standard per prezzo e distanza, restringiamo il data set prima di utilizzare un modello linguistico visivo per valutare qualità “moderne e in buone condizioni”, garantendo la massima efficienza. 

Un obiettivo centrale di Cortex AISQL è fornire queste potenti funzionalità AI con prestazioni e costi eccezionali, senza compromettere l’accuratezza degli insight. Abbiamo implementato strategicamente l’Adaptive LLM Optimization (private preview) per orchestrare modelli più piccoli per attività più semplici, riservando tuttavia i LLM di dimensioni maggiori ad analisi più complesse. Questo approccio a più livelli garantisce un utilizzo ottimale delle risorse mantenendo risultati di alta qualità. 

Cortex AISQL aiuta i settori dei servizi finanziari, del retail e dell’assistenza sanitaria a sbloccare nuovi insight e automatizzare processi complessi sia dai dati strutturati che da quelli non strutturati.

• Servizi finanziari: Ora gli istituti del mercato dei capitali possono automatizzare con un’efficienza senza precedenti l’elaborazione di complesse azioni aziendali. Utilizzando AI_FILTER su enormi feed di notizie e documenti normativi, gli analisti possono identificare istantaneamente gli annunci di eventi rilevanti. Questi risultati sono poi uniti in modo trasparente alle posizioni dettagliate degli investimenti tramite corrispondenze intelligenti basate sull’AI tra nomi e identificatori delle organizzazioni, che consentono una valutazione d’impatto precisa e azioni successive che in precedenza erano impossibili su vasta scala.

• Retail e ecommerce: I team di customer experience possono rilevare problemi emergenti di qualità dei prodotti in tempo reale utilizzando AI_AGG per raggruppare e analizzare migliaia di recensioni dei clienti suddivise per SKU. Il sistema applica AI_FILTER per segnalare i prodotti che mostrano schemi preoccupanti, come improvvisi picchi di sentiment negativo o segnalazioni di difetti specifici, consentendo ai team di controllo qualità di rispondere rapidamente ai potenziali problemi prima che influiscano sulla reputazione del marchio o inneschino richiami costosi.

• Healthcare e sanità: I ricercatori medici accelerano le scoperte grazie all’analisi basata sull’AI che collega note cliniche non strutturate con cartelle cliniche strutturate dei pazienti. Applicando AI_FILTER alle note dei medici, i ricercatori possono identificare i pazienti con schemi sintomatici specifici non rilevati nei codici diagnostici standard. Questi insight possono poi essere uniti, utilizzando JOIN, con i risultati di laboratorio e l’anamnesi dei farmaci per scoprire sottili correlazioni che potrebbero indicare nuovi percorsi di trattamento o fattori di rischio precedentemente non riconosciuti.

Questi casi d’uso dimostrano come Cortex AISQL trasformi processi manuali lenti in flussi di lavoro intelligenti e altamente efficienti. 

Disponibilità di Cortex AISQL

Trasformare oggi stesso l’analisi dei dati

Cortex AISQL ridefinisce il modo in cui le aziende passano dai dati agli insight. Grazie alla facile connessione tramite Openflow a tutte le fonti di dati di un cliente, utilizzare operatori SQL basati su AI per analizzare insieme dati strutturati e non strutturati è più facile che mai. Cortex AISQL offre un’elaborazione ad alte prestazioni a un costo inferiore rispetto alle pipeline AI orchestrate manualmente, consentendo di ottenere insight affidabili in tutta l’azienda e mantenendo al contempo le funzionalità di sicurezza e governance per cui Snowflake è noto.

La public preview di Cortex AISQL è ora aperta a tutti i clienti Snowflake. Inizia subito e scopri come queste potenti funzionalità possono trasformare l’analisi dei dati. 

Inizia subito a usare Cortex AISQL: 

• Prova Cortex AISQL

• Guarda la demo: Cortex AISQL in azione

  Documentazione: Cortex AISQL

Affermazioni riferite al futuro

Questo articolo contiene delle affermazioni riferite al futuro, tra cui offerte future di prodotti, che però non rappresentano un impegno a fornire alcuna offerta di prodotti. Le offerte e i risultati effettivi potrebbero essere diversi ed essere soggetti a incertezze e rischi noti e non noti. Fai riferimento al nostro più recente modulo 10‑Q per ulteriori informazioni.