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.
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.
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.
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.
Powiązane artykuły:
Gemini AI już dostępne w telewizorach Google: przełom w dziedzinie inteligentnej rozrywki
23:06
Microsoft Teams wprowadza dedykowanego agenta kanałowego dla łatwiejszego przepływu pracy
20:40
UE blokuje dostęp dużych firm technologicznych do nowego systemu danych
9:06
Dodaj komentarz