Generative AI and Agent Unstructured Data Essential Guide

引言

2024年，人类和机器生成的信息总量估计达到147泽字节，预计未来几年将继续快速增长。这些数据中包含大量非结构化数据，如文本、图像、音频和视频，蕴藏着巨大的洞察力和创新潜力。

非结构化数据的重要性

非结构化数据占据了数据总量的绝大部分，包括音乐、媒体元数据、医疗影像、物联网传感器数据、服务器和安全日志等。这些数据中蕴含着丰富的潜在洞察，例如，消费品公司可以通过分析在线反馈、产品评论和社交媒体帖子来识别客户需求的新功能，投资公司可以分析新闻公告、收益电话会议记录和分析师报告来预测市场变化并降低风险。

非结构化数据的挑战

传统企业数据管道通常设计用于处理结构化数据，而非结构化数据需要额外的处理才能用于人工智能模型。解析、添加元数据、建立安全和隐私框架等步骤对于将非结构化数据转换为机器可读格式至关重要。

为人工智能准备数据

为了使非结构化数据适用于人工智能，需要采取以下步骤：

1. 建立全局文件索引
2. 清理和验证数据
3. 解析数据
4. 添加丰富的元数据
5. 建立安全和隐私框架
6. 分块数据
7. 建立向量数据库
8. 创建知识图谱
9. 测试和验证
10. 集成和部署

多模态集成

多模态人工智能分析结合了多种数据模式（如文本、图像、音频和视频）来产生无法通过单独分析数据源获得的洞察。例如，零售商可以通过分析销售数据、客户评论、社交媒体帖子以及店内摄像头录像来了解高流量地区某些商店表现不佳的原因。

多模态人工智能实施的关键挑战

实施多模态人工智能具有挑战性，因为不同的数据类型具有不同的预处理要求，收集和传递信息的频率不同，资源需求也大不相同。确保不同数据类型之间的质量和一致性是一个难题。

多模态人工智能的启动步骤

1. 选择一个良好的用例
2. 列出您的数据源
3. 建立一个对齐策略
4. 选择一个数据融合方法
5. 创建一个统一的数据存储库
6. 开发集成逻辑

为人工智能构建强大的数据基础

最佳实践包括：

• 建立良好的架构
• 采用元数据策略
• 确保数据摄取
• 实施治理框架
• 数据监控
• 组织协调

雪flake Intelligence：您的企业智能代理

Snowflake Intelligence 是一个企业智能代理，它将洞察力带给组织中的每个用户，安全、透明且可扩展。它允许组织中的任何人用自然语言提出问题，以发现业务结果的“是什么”和“为什么”，分析结构化和非结构化数据，从文档和图像到数据库和电子表格，所有这些都将在 Snowflake 的受信任和受治理的环境中进行分析。

Snowflake Cortex AI 功能简化了多模态分析流程，减少了手动流程的需求，通过提供统一的 SQL 界面来处理各种数据类型，包括非结构化数据。Cortex AI 还提供了广泛的开源和商业工具，可以帮助构建和管理数据知识图谱。

Snowflake 的 Cortex AI 提供了多种模型，包括 OpenAI 的 GPT-5 系列、Anthropic 的 Claude Opus 4、Claude Sonnet 4 等，这些模型提供高级推理和编码功能、改进的编码、数学、多模态任务和医疗问答的准确性，并减少了幻觉并增强了安全控制。