GoogleCloud数据库助力加速生成式Al转型借助运营数据库,充分释放生成式Al潜力的买用指南
目录02生成式AI的成功之旅始干运营数据数据库为企业级生成式AI应用和智能休坏04供核心驱动力利用GoogleCloud数据库和生成式A|实现创新和转型GoogleCloud01
02第1章生成式A|的成功之始十运宫数据企业成功的关键在于数据,数据可以用来驱生成式AI是解锁更多业务价值的关键,这一点早已不言而动应用、挖掘业务价值。企业早已在使用客户喻。它能够通过优化后的搜索功能和个性化帮助，变革客户互动方式。还能协助开发者和管理员完成任务,大幅提高困信息、财务交易和库存水平等运营数据来优队工作效率。此外,它可承担日常重复性工作,让员工得以化业务流程,提升客户体验。如今,生成式A1专注于创新与创造。又极大地提高了数据的潜在价值。本指南将介绍如何通过运营数据库来充分发挥生成式A的潜力,借助新一代AI工具提高员工工作效率。
生成式AI的成功之旅始于运营数据0203生成式AI使现代化改造变得空领先企业早已将运营数据库和生成式前紧迫AI相结合，在以下领域改善体验并提高业务价值:领先企业已经纷纷开始在其工作流中使用生成式AI技术。生成式AI的迅速普及正在拉大各企业在市场上的差距。乐于接受该技术的企业将蒸蒸日上,而不愿接受的企业则会被时代客户服务所抛弃。例如,通过将生成式A与运营数据相结合,可以实时提供高营销自动化茶度相关的回答，而这正是当今客户所看重的,也正是为客户提Q产品搜深供个性化精准回答与通用回答的区别所在。86%的组织认为,通过集成牛成式AI的数据库提供基于上下文月高度相关的用2员工辅助户体验,能够产生显着的积极影响。"然而,实施生成式AI技术并非易事,无法一蹴而就。许多组织OTARGET发现,他们所用的旧数据库导致他们无法实现全新水平的数字化转型。在零售行业,Target借助AlloyDBAI为其新一代电子商务搜索引擎提供核心驱动力。通过将庞大的产品目录只有14%的组织对其旧数据库的AI支持状况感到满意或非转换为向量嵌入形式,Taraet可以执行相似性搜索,不常满意,这表明还有很大的改讲空间,1仅能更好地了解购物者的意图,还能提供更具相关性的搜索结果,最终在大规模业务场景下提升客户体验旧数据库存在的问题很多,技术落后和用户体验不佳只是其中两例。随着生成式A的发展,对数据库进行现代化政造的nure新需求迫在眉睫。这是因为最常用的用于处理向量,模型和智能体的A工具都在云端运行。借助合适的工具,您可以在数。在自动驾驶汽车行业,Nuro借助AllovDB为其自动驾据库中充分发挥生成式AI的能力,从而提供更优质的用户体驶送货车的开发提供核心驱动力。他们分析了PB级白验、提升工作效率并提高数据可用性。复杂模拟和路测数据,通过运营高性能查询来快速识别特定事件,进而加速改进驾驶系统。那么,让我们开始吧在医疗设备行业,NeuroPace使用AlloyDB Omni来寻找癫痫患者间相似的电生理特征,以帮助确定治疗方案。他们使用AMoyDBAI的嵌入功能直接在数据库中将患者的证EG(颅内脑电图)数据转换为向量表示法。GooaleCloud客户智能团队关于数据和AI趋势的研究,2024年。GooaleCloud03
数据库为企业级生成式AI应用和智能体提供核心驱动力第2章数据库为企业级生成式AI应用和智能体提供核心驱动力基础模型是使用通用数据训练的大型机器学习(ML)模型这类现成模型经济高效,是快速构建生成式AI应用和智能休的基础,然而,许多企业发现,仅靠这些模型不足以构建用户所需的基于上下文的高度精准体验。数据库迎来了真正的高光时刻,我们将看到组织如何借助运营数据库在基础模型在零售应用场景中,客户日益期望智能体提供库存水平,预计送货时间等最新信息。在企业内部,员工可以访问智能。与企业级生成式AI应用之间架起一座桥体,自助获取有关人力资源政策的准销信息。而通用训练模梁,实现基于上下文的个性化用户体验。型无法满足企业级应用和智能体的需求。这就是许多企业将基础模型接地在实时网络信息、企业数AndiGutmans据(数据/库和数据仓库)、企业应用(ERP.CRM和HR系统)Google CloudData Cloud副总裁兼总经理以及其他相关信息来源的原因。智能体正日益跨越多业务环节的数据进行联动。因此,模...
