Наблюдатель Google использует агентурный подход к генеративному ИИ
•Агенты ИИ берут на себя выполнение задач, таких как предложение дополнительных вопросов и мониторинг данных. •Агенты помогают пользователям взаимодействовать с данными на естественном языке. •Looker использует семантический уровень для предоставления пользователям инструментов на базе ИИ. •LookML позволяет администраторам данных определять показатели и стандартизировать термины. •Агенты выполняют повторяющиеся задачи, такие как последующий анализ. •Агенты могут объединять последующие шаги для создания целостной истории. •Looker начал с использования существующих функций и усовершенствовал их с помощью GenAI. •Семантический уровень обеспечивает доверие к выводам агентов. •Внедрение функциональности GenAI в Gemini и Looker ускоряет выполнение задач. •Диалоговая аналитика позволяет пользователям задавать вопросы и получать надежные ответы. •Сотрудники могут задавать вопросы руководителям и создавать отчеты. •Клиенты могут создавать встроенные приложения для общения в чате на основе данных. •Looker стремится быть в каждом хранилище данных и в нескольких облаках. •Будущее GenAI связано с более сложными рассуждениями и формированием памяти. •Looker становится надежной основой для LookML, позволяя GenAI рассуждать на основе организационных данных. •Интерфейс будет работать по-другому с более широким кругом пользователей.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
