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Kinetica lanza Quick Start para SQL-GPT

[16/01/2024] Kinetica, la base de datos en tiempo real para análisis e IA generativa, anunció la disponibilidad de un Quick Start para implementar lenguaje natural en SQL en datos empresariales.

"Este Quick Start es para organizaciones que desean experimentar el análisis de datos ad-hoc en datos estructurados en tiempo real mediante un LLM que convierte de forma precisa y segura el lenguaje natural en SQL y devuelve respuestas rápidas y conversacionales. Esta oferta hace que sea rápido y fácil cargar datos estructurados, optimizar el modelo de lenguaje grande (LLM) SQL-GPT y comenzar a hacer preguntas sobre los datos utilizando lenguaje natural, sostuvo Phil Darringer, vicepresidente de producto de Kinetica, en el comunicado de prensa.

El ejecutivo explicó cómo funciona:

  • Registrarse en la edición gratuita de Kinetica Cloud
  • Cargar los archivos en Kinetica
  • Crear contexto para aquellas tablas que ayudarán al LLM a asociar las palabras y la terminología con los nombres de los campos y columnas.
  • Utilizar el mensaje para hacer preguntas explícitas y obtener respuestas casi instantáneas.

"La base de datos Kinetica convierte las consultas en lenguaje natural a SQL y devuelve respuestas en cuestión de segundos, incluso para preguntas complejas y desconocidas. Además, Kinetica converge múltiples modos de análisis, como series temporales, espaciales, gráficos y aprendizaje automático que amplían los tipos de preguntas que se pueden responder. Lo que hace posible que Kinetica entregue consultas conversacionales es el uso de vectorización nativa que aprovecha las GPU NVIDIA y las CPU modernas. Las GPU NVIDIA son el paradigma informático detrás de todos los grandes avances de IA de este siglo, y ahora se están extendiendo a la gestión de datos y el análisis ad-hoc. En un motor de consultas vectorizado, los datos se almacenan en bloques de tamaño fijo denominados vectores, y las operaciones de consulta se realizan en estos vectores en paralelo, en lugar de en elementos de datos individuales. Esto permite que el motor de consultas procese varios elementos de datos simultáneamente, lo que da como resultado una ejecución de consultas radicalmente más rápida en una superficie de proceso más pequeña, explicó Darringer.

Disponibilidad y precios

El inicio rápido de Kinetica para SQL-GPT ya está disponible. Las instrucciones paso a paso están disponibles aquí. Los usuarios pueden registrarse de forma gratuita en Kinetica Cloud para probarlo ya.

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