Dremio 宣布推出具有生成 AI 功能的新功能
Dremio 是一家開放資料湖倉廠商，將資料湖和資料倉庫的能力融合在一個統一的層級上。近日該公司宣布爲其平臺推出了兩項新的生成 AI 功能：用於對話查詢資料的文字轉 SQL 體驗以及用於資料目錄和處理的自主語義層。
這些功能將簡化 Dremio 使用者對資料的處理，讓他們能夠快速且輕鬆地探索、發現和分析自己的資料資產。類似的努力也被資料生態系統中其他領先的參與者（包括 Snowflake 和 Informatica）所提出，標志着基於 AI 驅動的資料處理的興起。
新功能如何幫助使用者？
長期以來，從資料中釋放價值一直取決於許多繁瑣且耗時的步驟。透過最新的功能，Dremio 正在利用生成 AI 來解決其中的一些問題。例如，借助新的文字轉 SQL 體驗，使用者可以簡單地使用自然語言輸入來獲取資料洞察力，而無需花費時間編寫復雜的 SQL 查詢語句。該功能利用後設資料和資料的語義理解，自動將自然語言查詢轉換爲 SQL，從而提供所需的結果。
類似地，自主語義層利用生成 AI 來消除手動資料目錄編制的麻煩。它自動學習使用者資料的細節，並生成關於資料集、列和關系的描述，以建立易於發現和探索資料的分類法。據 Dremio 表示該層還會從使用者的工作負載中學習，並建立反射（最佳化的源資料或查詢的材料化）以加速資料處理。
“透過將生成 AI 功能整合到我們的平臺中，我們加速了資料工作流程，並消除了 SQL 開發、資料目錄建立和管理等方面的大部分手動工作，”Dremio 的聯合創始人兼首席產品官 Tomer Shiran 說道。“生成 AI 將在未來幾年內改變資料工程、資料科學和分析，並我們很高興能爲使用者提供行業內最強大的工具，發現其資料的真正潛力，”他補充道。
向湖倉中整合向量資料庫能力
除了生成 AI 工具，Dremio 還將向其資料湖倉中直接整合向量資料庫能力，使公司能夠構建不需要額外建立資料孤島的基於 AI 的應用。透過此功能，使用者將能夠新增一列型別爲“向量”的資料元素，以儲存和搜尋各種資料元素的嵌入。例如，如果使用者有一個亞馬遜評論表，他們將能夠儲存編碼每個評論含義的嵌入以及其他屬性。然後，當需要時，他們可以使用 Dremio 的索引和 SQL 函數來檢索基於含義相似或相關的評論。
文字轉 SQL 體驗現已向 Dremio 使用者提供，而自主語義層和向量資料庫功能則將在以後的階段逐步推出。
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