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Snowflake 的 Cortex AI 提供对 Mistral、Reka、Meta、Google 以及 Snowflake 的行业领先 LLM 的访问，当然还有其新的 Arctic 模型。对于担心数据离开 Snowflake 实例的组织，Cortex 可确保 LLM 的提示、查询和响应保留在公司的 Snowflake 环境中。

在 Dataiku，我们认为 LLM 的可互换性是找到最适合用例的 LLM 的关键，也是在新的 LLM 进入市场时为未来应用提供保障的关键。Whataburger在对 3 种不同的 LLM 进行测试以每周对 10,000 条 塞浦路斯 WhatsApp 数据 ...

2024 年 6 月 13 日
Dataiku 产品，扩展 AI
雷娜塔·哈利姆
利用人工智能（包括生成式人工智能）来增强各个领域的用户互动已变得至关重要。现在，想象一下一个聊天机器人，它不仅可以理解用户查询，还可以提供精确、符合语境的响应，并且具有不断学习和改进的能力。现在，通过整合Snowflake和 Dataiku 工具和创新功能，可以实现聊天机器人技术的这种复杂程度。

Dataiku 和 Snowflake 联合架构
最近， Dataiku 的合作伙伴销售工程师 克罗地亚 WhatsApp 数据 at Masi-Phelps和Snowflake 的合作伙伴销售工程师Carsten ...

无论是AI CoE的一部分，还是利用 CoE 开展 AI 计划的业务部门，双方都必须以开放、变革管理的心态对待该计划。成为一个成熟的 AI 组织意味着在整个公司内实现 AI 的民主化，而实现这一目标意味着从根本上改变人们的工作方式。

当然，有些团队和人会比其他团队和人受到的影响更大，但最终的愿景是让公司每个人的日常工作都以某种方式与数据、分析或人工智能交织在一起，并得到增强。

在主动将 AI 引入组织时，必须以 哥斯达黎加 WhatsApp 数据 正确的心态做好准备。每个层面都会有阻力，转型不会很快发生。那些期望快速成功和改变的人很容易灰心丧气，在公司有机会成功之前就辞职。

将您的 ...

通过来源引文验证 LLM 的输出对于确保结果的准确性、可信度和可靠性至关重要。来源引文为您提供了另一种方法来验证所生成信息的准确性和真实性。使用 Dataiku 的 Prompt Studio，您可以在输出中包含来源。引用来源可以轻松进行交叉引用并确认生成的输出准确反映了源材料。

dataiku 知识库

适度使用
必须对 GenAI 结果进行清理，以确保生成的输出符合贵组织的道德标准和监管要求。实施强大的审核方法可以帮助您防止传播潜在的有害或不准确的信息，并提高生成输出的 哥伦比亚 WhatsApp 数据 完整性和可信度。LLM Mesh 包含许多可协助审核的功能：

禁用术语 ...

2024 年 7 月 12 日
扩展人工智能
布拉德·热内罗、凯尔西·米克劳斯和沙尚克·高尔
上个月，在一场见解深刻的网络研讨会上，Dataiku 全球医疗和生命科学 AI 解决方案主管 Kelci Miclaus、Dataiku 解决方案工程师 Shashank Gaur 和 NVIDIA 全球医疗联盟负责人 Brad Genereaux 分享和讨论了医疗保健领域 AI 的现状以及 NVIDIA AI 服务如何帮助组织解锁数字健康和医学成像工作流程，随后演示了在 Dataiku 中无缝使用 NVIDIA AI 服务。

继续观看会议，或继续阅读以了解精彩亮点和要点 ...

此外，Dataiku 中设计环境与生产环境之间的无缝集成促进了跨职能团队之间的协作和知识共享。数据科学家、数据工程师、业务分析师和 IT 专业人员可以在统一的环境中协作。每个人和每个团队都可以利用各自的专业知识和技能来推动创新并实现共同的业务目标。

这种协作方法可在整个 ML 生命周期中提高敏捷性和透明度。借助 Dataiku，组织可以快速适应不断变化的需求和市场动态，同时保持治理、安全和合规标准。

部署后，Dataiku 强大的 MLOps 服务开 开曼群岛 Whatsapp 数据 始发挥作用，自动监控和维护项目，以确保持续的性能和可扩展性。这种自动化减轻了团队手动维护项目的负担 ...

此外，Dataiku 中设计环境与生产环境之间的无缝集成促进了跨职能团队之间的协作和知识共享。数据科学家、数据工程师、业务分析师和 IT 专业人员可以在统一的环境中协作。每个人和每个团队都可以利用各自的专业知识和技能来推动创新并实现共同的业务目标。

这种协作方法可在整个 ML 生命周期中提高敏捷性和透明度。借助 Dataiku，组织可以快速适应不断变化的需求和市场动态，同时保持治理、安全和合规标准。

部署后，Dataiku 强大的 MLOps 服务开 开曼群岛 Whatsapp 数据 始发挥作用，自动监控和维护项目，以确保持续的性能和可扩展性。这种自动化减轻了团队手动维护项目的负担 ...

2024 年 7 月 26 日
Dataiku 产品，扩展 AI
凯蒂·格拉索
我们对 200 名分析和 IT 领导者的调查显示，AI 愿景与执行之间的差距很明显，但并非不可逾越。以下是一份可行的蓝图，供 CIO 和其他 IT 领导者通过 Dataiku 将生成式 AI 愿景转化为成功。

从一开始就嵌入治理和合规性
生成式人工智能已不再只是炒作，而是 喀麦隆 Whatsapp 数据 成为一笔可观的资金投入——在未来 12 个月内，近四分之三的受访者将在该技术上花费超过 50 万美元，近一半 (46%) 的受访者将花费超过 100 万美元。然而，许多组织发现他们的投资并没有产生预期的回报 ...

对于那些回答安全是其主要数据基础设施挑战的人来说，最大的安全挑战是确保专有数据（如商业机密、知识产权和客户信息）不会流出公司，一半（50%）的受访者提到了这一点。

实施数据治理框架有助于监督数据计划，包括数据管理的角色、职责和流程。Dataiku的可视化流程提供了从源头到最终数据产品的全数据可追溯性。团队可以在整个生命周期内构建审计 加拿大 Whatsapp 数据 跟踪和数据沿袭，确保数据符合内部控制和外部法规。此外，通过基于角色的访问控制，可以授予用户组多个级别的访问权限，并在用户、连接、项目、计算和全局级别执行细粒度的权限。


接下来 ...

总而言之，当您需要您的 LLM 输出灵活且能够适应最新信息时，RAG 是首选方法。另一方面，当您需要您的 LLM 在特定的专业任务中表现出色时，微调是首选方法，可提供针对您项目独特需求的精确性和一致性。
组织最终可以通过 Dataiku 安全高 柬埔寨 WhatsApp 数据 效地微调其 LLM。使用新的可视化微调方法，分析师和数据科学家都可以从已保存的 HuggingFace 模型或市场领先的托管模型（如 GPT-4o）快速创建微调模型。这个新创建的模型可以在项目之间共享，并由实例管理员通过 Dataiku LLM Mesh 进行审核。技术团队还可以使用 Python ...