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- 根據2024年Snowflake的『數據趨勢報告』,大型語言模型(LLM)應用程式中聊天機器人的比例正在增加,開發人員主要使用Python。
- 企業正在利用生成式AI來提高工作效率,非結構化數據處理量增加了123%,數據治理的重要性也隨之提高。
- Snowflake強調透過數據治理功能來發揮數據價值,並將解決數據孤島問題,建立廣泛的數據生態系統,作為生成式AI時代的核心策略。
全球超过 9000 家客户针对 AI 使用情况的调查显示,LLM 应用程序中聊天机器人的比例正在增加。
开发者最喜欢的 AI 语言是 Python,非结构化数据处理量增长了 123%。
全球数据云公司 Snowflake 宣布,大型语言模型 (LLM) 应用程序中聊天机器人的比例在过去一年中增长了 46%, 相比去年 5 月的数据有所上升。
Snowflake 对 9000 多家客户进行了调查,以了解数据和 AI 应用模式和趋势,并发布了“数据趋势 2024 (Data Trend 2024)”报告。该报告探讨了全球企业如何利用 AI 技术和数据来推动业务发展。报告分析指出,文本输入方式的 LLM 应用程序的比例正在下降(2023 年为 82%,2024 年为 54%),而交互式聊天机器人的比例正在上升。
此外,一项针对 Streamlit 开发者社区的调查显示,约 65% 的受访者正在进行与工作相关的 LLM 项目。实际上, 企业客户正在广泛地使用基于生成式 AI 的技术来提高工作效率、效率和分析能力。
Snowflake 数据战略主管 Jennifer Belissent 表示:“交互式应用程序以人们实际交互的方式进行编程, 现在人们可以像与人对话一样轻松地与 LLM 进行交互。”她补充道:“特别是,如果确保 LLM 应用程序的基础 数据的治理和安全性,那么交互式应用程序将能够满足企业和用户的期望,并进一步扩展其应用。”
在 9 个月内构建了 33000 多个 LLM 应用程序。
全球超过 20000 名开发人员加入了 Snowflake Streamlit 社区,他们在过去 9 个月内构建了 33143 个以上的 LLM 应用程序。他们最喜欢的编程语言是 Python。在 Snowflake 的应用程序构建平台 Snowpark 中, Python 的使用量在过去一年中增长了 5.71 倍。这一数字高于 Scala 和 Java 的增长率,分别为 3.87 倍和 1.31 倍。Python 可以提高原型和测试速度,从而加快整个工作速度,以及最先进的 AI 项目的初始阶段的整体 学习速度。
最近,在开发 LLM 应用程序时,越来越多的开发者选择在数据管理平台上进行编程。在 Snowflake 平台上, 可以通过 Snowflake Native App 直接开发应用程序,其使用量在过去 7 个月(从去年 7 月到今年 1 月)增长了 三倍以上。在单个数据平台上开发的应用程序不需要将数据副本导出到外部,从而加速应用程序开发和部署, 并降低运营和维护成本。
企业内部数据治理的重要性正在提升。
随着 AI 的采用,组织内部对非结构化数据的分析和处理也增加了。在这个过程中,企业可以发现以前未被利用的 新数据源,同时数据治理也变得至关重要,以保护敏感的个人数据。Snowflake 的报告显示,企业在过去一年中 处理的非结构化数据量增长了 1.23 倍。全球市场分析机构 IDC 估计,全球数据的 90% 以上是非结构化的, 例如视频、图像和文档。与已经普遍用于语言模型训练的结构化数据不同,非结构化数据的处理为企业提供了 新的机会,可以提高其竞争力。
Snowflake 数据战略主管 Jennifer Belissent 強調:“数据治理不是控制数据,而是最终利用数据的价值。” 她解释说:“Snowflake 将治理分为三个方面:数据收集、数据安全和数据利用,客户可以对数据进行标记和分类, 以便应用适合其企业的访问和使用策略。”结果,使用 Snowflake 数据治理功能的企业的比例从 70% 增长到 100%,治理范围内运行的查询数量也增加了 142%。
此外,Belissent 还表示:“每组数据都展示了企业如何应对所面临的问题。将这些单独的数据点整合在一起, 可以制定利用最新 AI 技术机会的组织整体战略。”她补充说:“生成式 AI 时代的核心战略不是从根本上改变数据, 而是确保策略的执行。为了实现这一目标,企业需要开放和共享分布在广泛的数据生态系统中的数据源, 打破数据孤岛。”
“Snowflake 数据趋势 2024 报告”的完整内容可在以下网站查看。
网站:https://www.snowflake.com/?lang=ko
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