在 2023 年即將結束之際，我們會發(fā)現隨著 ChatGPT 的引入,，世界發(fā)生了不可逆轉的變化,。人工智能的主流化繼續(xù)以強勁勢頭推進，我們如何應對這些不斷變化的時代需要信念的飛躍,。人工智能可能同時具有潛在的變革性和不準確性！但我們的未來不僅僅是人工智能,，因為我們仍然需要繼續(xù)提高數據管理水平。2024 年的數據與人工智能的趨勢與管道和激活有關,，特別是對于關注數據質量,、平臺架構和治理的人工智能而言,。服務于多種信息角色的自主代理和任務助理可以部分或完全自動化所需的活動,。此外,，用于生成高質量數據集的工具可以在人工智能模型開發(fā)生命周期的各個階段提供不斷改進的模型。智能數據平臺如今的數據平臺很大程度上是一個“記錄系統”堆棧,，它將來自各種企業(yè)數據庫和應用程序的數據匯集到一個公共存儲庫中,。當前，該堆棧的主要用例是報告和分析,，在極少數情況下是數據驅動的自動化,。還有什么比在數據平臺中注入智能來加速人工智能數據產品和應用程序在整個企業(yè)中的采用更好的呢？我們將智能數據平臺定義為大語言模型（LLM）基礎設施是核心數據平臺一部分的平臺,。該智能層可用于將智能注入兩種應用程序：核心數據應用程序：這些應用程序包括人工智能驅動的數據操作,、語義搜索和發(fā)現代理、人工智能輔助攝取工具,、人工智能輔助數據準備和轉換以及用于數據分析的對話式人工智能代理,。當代理通過從錯誤中學習進行推理時，此類應用程序的自動化程度只會變得更好,。智能應用：智能化的人工智能代理是第二種應用趨勢,。下圖顯示了智能數據平臺以及 AI 代理和應用程序的示意圖。智能數據平臺是當前以倉庫/湖為中心的數據平臺環(huán)境的下一個演進,。隨著對簡化消費界面的渴望,，智能應用程序將推動未來十年的生產力。到 2024 年,，企業(yè)需要認真審視當前的數據平臺架構,，并解決與數據孤島、數據質量和重復以及堆棧組件碎片相關的挑戰(zhàn),。高質量,、精選的數據和元數據是生成式人工智能計劃成功的關鍵。智能數據平臺以及相關的數據應用程序將為人工智能用例支持提供基礎數據和建模層基礎設施,。
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