Teradata дозволяє агентам штучного інтелекту автономно обробляти текст, зображення та аудіо на рівні підприємства
https://ift.tt/BetRWrd
Teradata Enterprise Vector Store об’єднує структуровані та неструктуровані дані з можливостями агентного керування у гібридних середовищах, що дозволяє швидко розгортати системи штучного інтелекту, готові до продуктивного використання, в середовищах Hybrid, хмарних та локальних.
Teradata Enterprise Vector Store об’єднує структуровані та неструктуровані дані з агентськими можливостями у гібридних середовищах, дозволяючи швидке розгортання виробничих AI-систем Teradata оголосила про нові агентні та мультимодальні можливості даних для Teradata Enterprise Vector Store, єдиного рішення, яке дозволяє організаціям дедалі повніше використовувати потенціал генеративного AI та автономних агентів у гібридних, хмарних та локальних середовищах. Інтегрований із Unstructured, цей реліз є значущою еволюцією інфраструктури корпоративного AI Teradata, поєднуючи інтеграцію мультимодальних даних, агентні можливості та вдосконалений гібридний пошук для досягнення нових рівнів інтелекту та ефективності.
*Нові* функції
Teradata Enterprise Vector Store надає повний конвеєр від генерації вбудовувань до індексування, управління метаданими та інтеграції AI-фреймворків з такими розширеними можливостями:
– Неструктурована інтеграція: автоматизований імпорт та обробка документів, PDF, зображень та аудіо з майбутньою підтримкою відео
– Гібридний пошук: поєднує семантичний та лексичний пошук з методами на основі метаданих для більш точної, контекстно-орієнтованої вибірки
– Мультимодальні вбудовування: підтримка текстових, зображувальних та аудіо-вбудовувань із більш багатими семантичними представленнями
– Вищі розмірності вбудовувань: до 8K розмірностей для підвищеної точності та нюансів
– Інтеграція LangChain: пряма інтеграція для підприємницьких RAG-конвеєрів, швидкого прототипування до продукції та агентного виконання, що виходить за межі пошуку — дозволяє агентам AI отримувати контекст та операційно застосовувати результати через керовані дії й автономну координацію робочих процесів
Marketing Technology News: МарТех Інтерв’ю з Хейлі Троуст, Груповий менеджер з продуктового маркетингу @ Braze
Чому зараз: Виклик корпоративного AI
Зі зростанням неструктурованих даних — за оцінкою Gartner вони зростають утричі швидше за структуровані дані — традиційні векторні бази даних виявляються недостатніми для впровадження AI на рівні підприємства, особливо коли AI-моделі стають мультимодальними, обробляючи текст, зображення, аудіо та відео одночасно.
З ростом adoption — майже 80% компаній вже впроваджують агентів AI, більшість з яких очікують ROI понад 100% від ініціатив агентного AI — зовнішні дослідження демонструють, що підприємства стикаються з істотними перешкодами до масштабування: фрагментовані сховища даних, обмежена масштабовність та відсутність єдиного доступу до структурованого та неструктурованого контенту. Ці обмеження перешкоджають реалізації повного потенціалу агентного AI на рівні підприємства. Подолання цього розриву потребує векторного магазину підприємства, розробленого для масштабу, продуктивності та управління, які вимагає сучасний AI.
Чому Teradata: лідерський масштаб та продуктивність
Teradata створена саме для цього моменту. Дослідження Forrester зауважують, що “високий масштаб та продуктивність все ще потребують значних зусиль, особливо при підтримці десятків мільярдів даних (векторів)”. Більшість векторних рішень досягають практичних меж на кількох сотнях мільйонів вбудовувань. Teradata Enterprise Vector Store спроектовано для AI на рівні підприємства: здатність обробляти мільйони документів, тисячі файлів на годину та мультимодальні потоки даних з відповідною конфігурацією та характеристиками даних.
У поєднанні з доведеною корпоративною архітектурою Vantage Teradata Enterprise Vector Store демонструє: лінійну масштабованість для мільярдів векторів та високорозмірних вбудовувань; понад 1 000 одночасних запитів без зниження продуктивності; оптимізовані структури витрат без дублювання інфраструктури; та корпоративне управління у хмарних, локальних та гібридних середовищах.
Marketing Technology News: Cross-Department Collaboration with Marketing Workflow Automation: Enhancing Alignment Between Sales, Customer Service, and Marketing Teams
Як використають це підприємства
Інтегрований підхід Teradata у партнерстві з Unstructured знімає складність окремих рішень, автоматично розбираючи та перетворюючи неструктуровані дані на високоякісні вбудовування та об’єднуючи структуровані та неструктуровані дані в рамках єдиної керованої платформи. Це дозволяє агентам AI автономно отримувати повний контекст підприємства та виконувати складні робочі процеси без ручного втручання.
Обробляйте різні типи даних у масштабі: Завдяки партнерству з Unstructured організації можуть автоматично розбирати та перетворювати документи, PDF, зображення та аудіо у високоякісні вбудовування на підприємницькому рівні. Це дозволяє системам AI мислити через різні джерела даних з спільним семантичним розумінням.
Приклад з реального світу: Медичні візуальні запитання-відповіді: Медичні заклади поєднують структуровані медичні записи з медичними нотатками, медичними зображеннями та аудіодиктаціями для прискорення діагностики та планування лікування. Агенти Teradata-LangChain координують керований робочий процес, що застосовує моделі зору, виконує мультимодальний пошук векторів та обґрунтовує відповіді з надійною документацією — забезпечуючи пояснювані й трасовані джерелами результати.
Дозвольте автономні робочі процеси: AI-агенти можуть самостійно отримувати контекст, діяти та координувати складні робочі процеси через безшовну інтеграцію LangChain, перетворюючи AI з простих чат-ботів на повністю автономні системи виробничого рівня із складним прийняттям рішень.
Приклад з реального світу: Автоматизація страхових виплат: агенти оцінки претензій обробляють зображення ушкоджень та PDF політик поряд із структурованими даними претензій, витягуючи інформацію із зображень та документів, одночасно перевіряючи правила покриття та історію претензій — забезпечуючи швидші, пояснювані рішення з повним аудиторським відповідальним слідом.
Надання розуміння контексту: Гібридний пошук поєднує семантичний пошук векторів з лексичними та методами на основі метаданих, тоді як злитий пошук забезпечує єдиний доступ до структурованих та неструктурованих даних. Такий багатошаровий підхід може значно покращити надійність та зменшити галюцинації AI шляхом включення повного контексту в кожне запитання.
Приклад з реального світу: Оборонна розвідка: військові структури трансформують статичну доктрину маскування у адаптивний, розвідочно-орієнтований захист, коли війська знімають зображення маскувальних об’єктів через безпечні додатки. Ці зображення обробляються в Enterprise Vector Store поряд із рельєфними зразками місцевості та сигнатурами загроз, агенти на базі LangGraph забезпечують надійну тактичну підтримку у реальному часі з швидкістю поля бою.
Зниження даних: На відміну від традиційних векторних баз даних, що працюють ізольовано, агентний векторний магазин Teradata дозволяє AI-агентам одночасно витягувати інсайти з таблиць, журналів, документів, зображень та метаданих у єдиному керованому середовищі — позбавляючи дублювання даних та складності конвеєрів.
Приклад з реального світу: Агенти лояльності клієнтів: фінансові компанії розробляють керованих агентів, які поєднують неструктуровані політичні визначення з структурованими бізнес-даними для відповідей на складні запитання, наприклад, про право на знижку лояльності — замикаючи розрив між документацією та базами даних, який SQL сам по собі не може покрити.
Прискорення розробки та розгортання: Відкрита інтеграція з SQL, Python та LangChain дозволяє розробникам проектувати та координувати автономні робочі процеси агентів, які безперешкодно отримують доступ як до структурованих, так і до мультимодальних неструктурованих даних за допомогою знайомих інструментів та навичок — від швидкого прототипування до виробничого розгортання в хмарі, локально або в гібридному середовищі без архітектурних обмежень.
Приклад з реального світу: Від прототипу до поля бою: Оборонні організації швидко розгортають захищені мобільні застосунки, що дозволяють військам знімати польову зображення, які миттєво обробляються в Enterprise Vector Store через агенти з координацією LangGraph, які надають оперативні тактичні поради — демонструючи, як знайомі інструменти розробки дозволяють швидке розгортання виробничих систем штучного інтелекту у вимогливих умовах.
Написати до
psen@martechseries.com, щоб дізнатися більше про наші ексклюзивні редакційні пакети та програми.
Hi-Fi News
через MarTech Series
https://ift.tt/Ad1sYQi
9 березня 2026 року, 16:30
1) HI-FI News
2) за MarTech Series
March 9, 2026 at 04:30PM
Залишити відповідь
Щоб відправити коментар вам необхідно авторизуватись.