从几天到几分钟——使用HeatWave AutoML实现企业机器学习的自动化

MySQL HeatWave AutoML 是一种完全自动化、高度可扩展、成本效益高且性能优越的机器学习平台，支持在数据库中进行机器学习，并面向数据库开发人员和商务分析师设计。其核心功能包括：

分类与回归

• 支持超过十种常见分类和回归用例，例如贷款申请审批、年利率预测等。
• 提供模型与预测的无模型解释，帮助用户理解决策依据。

预测

• 能够预测时间序列值，例如基于多个变量预测电力需求或季节性需求。

推荐系统

• 预测评级、Top K项目、相似用户和项目，用于电子商务中的个性化推荐。
• 提供基于客户购买历史的动态推荐，最大化转换率和订单量。

异构检测

• 通过专有算法在未标记数据上训练模型，检测多种异常类型，应用于欺诈检测、故障预防等领域。

SQL 支持

• 通过 SQL 客户端（如 ML_TRAIN、ML_EXPLAIN、ML_SCORE 等）利用 HeatWave AutoML 功能。
• 支持文本列（TINYTEXT 至 LONGTEXT）作为特征，扩展了数据类型范围。

湖泊支持

• 可在对象存储或数据库中的数据上构建机器学习模型，无需额外成本，重复使用 HeatWave 集群。

生成式人工智能

• 结合 HeatWave AutoML 与生成式 AI，实现内容生成、摘要和检索增强生成（RAG）。
• 向量存储为大型语言模型（LLM）提供上下文，提高结果相关性。
• 用例包括员工助手、个性化推荐、报告生成等。

核心优势

• 通过过滤无关数据实现更精确的 LLM 结果，加快推理速度。
• 支持自然语言查询非结构化文档，实现语义搜索。