Google Cloud wprowadza sześciu innowacyjnych agentów AI usprawniających rozwój i zarządzanie danymi

Google Cloud wprowadza sześciu innowacyjnych agentów AI usprawniających rozwój i zarządzanie danymi

Google Cloud prezentuje sześciu innowacyjnych agentów AI, którzy usprawnią wykorzystanie danych

Aby usprawnić przetwarzanie danych i zwiększyć możliwości analityczne, Google Cloud wprowadziło sześciu nowych agentów AI, z których każdy został dostosowany do pełnienia roli cennego partnera dla różnych użytkowników danych, w tym naukowców zajmujących się danymi, inżynierów i analityków biznesowych.

Usprawnianie inżynierii danych za pomocą agenta inżynierii danych

Pierwszym z nich jest Agent Inżynierii Danych, obecnie w fazie testowej, przeznaczony specjalnie dla inżynierów danych. To narzędzie pozwala użytkownikom konstruować i zarządzać potokami danych w BigQuery za pomocą prostego, zrozumiałego języka. Zamiast nawigować po złożonych konfiguracjach, użytkownicy mogą opisać swoje pożądane przepływy pracy, a agent automatycznie je wygeneruje i wykona.

Agent inżynierii danych do automatyzacji złożonych przepływów danych

Rewolucja w analizie danych dzięki agentowi Data Science

Kolejnym krokiem jest Agent Data Science, zintegrowany z platformą Colab Enterprise Notebook. Agent ten obsługuje kompleksowe procesy analityczne, od oczyszczania danych po predykcje uczenia maszynowego. Umożliwia użytkownikom płynne tworzenie planów i wykonywanie kodu, upraszczając w ten sposób proces analizy danych.

Agent ds.nauki o danych, który przekształca każdy etap zadań z zakresu nauki o danych

Ulepszona analiza z wykorzystaniem agenta interpretatora kodu

Agent Code Interpreter zaspokaja potrzeby użytkowników biznesowych i analityków, bazując na wcześniej ogłoszonym agencie analityki konwersacyjnej, zaprezentowanym podczas konferencji Google Cloud Next ’24. Ten innowacyjny agent umożliwia użytkownikom tworzenie złożonych żądań w języku naturalnym i generuje kod Pythona w celu ich realizacji. Na przykład, może on przeprowadzać szczegółową analizę segmentacji klientów za pomocą prostych monitów oraz dostarczać wizualizacje i analizy bezpośrednio w bezpiecznym środowisku platformy.

Analityka konwersacyjna z interpretatorem kodu do zaawansowanej analizy

Uproszczenie migracji danych dzięki agentowi migracji Spanner

Dla użytkowników korzystających ze Spanner, relacyjnej usługi bazodanowej Google zgodnej ze standardem ACID, wprowadzenie Spanner Migration Agent ułatwia transfer danych operacyjnych. Dodatkowo, programiści mają możliwość wykorzystania nowego API Gemini Data Agents, które umożliwia bezpośrednią integrację tych narzędzi konwersacyjnych z ich aplikacjami.

Rozwiązania automatyzacyjne dla programistów: Gemini CLI GitHub Actions

Google wprowadził również Gemini CLI GitHub Actions, narzędzie przeznaczone dla entuzjastów wiersza poleceń. Automatyzuje ono zadania związane z zarządzaniem repozytoriami, takie jak przeglądanie żądań ściągnięcia (pull request), zwiększając wydajność procesów kontroli wersji.

Dodatkowe aktualizacje: Uczenie maszynowe i innowacje w wyszukiwaniu

Oprócz nowych agentów, Google potwierdziło dostępność Gemini 2.5 Flash do lokalnego przetwarzania uczenia maszynowego w Japonii i kilku innych krajach. Wersja zapoznawcza BigQuery AI Query Engine ma na celu transformację interakcji użytkownika z danymi poprzez włączenie generatywnej sztucznej inteligencji bezpośrednio do zapytań SQL.

Rozszerzając funkcjonalność wyszukiwania, Google wprowadził hybrydowe wyszukiwanie w BigQuery, które łączy możliwości wyszukiwania semantycznego z tradycyjnym wyszukiwaniem słów kluczowych. Dodatkowo, adaptacyjne filtrowanie w AlloyDB jest teraz dostępne do optymalizacji zapytań wektorowych, a nowy silnik kolumnowy Spanner ma przyspieszyć przetwarzanie dużych zapytań analitycznych. Wreszcie, specjaliści ds.danych mogą teraz uruchamiać aplikacje Oracle w Tokio, a wsparcie dla Osaki jest przewidywane na początek 2026 roku.

Źródło i obrazy

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *