Компанія Google Cloud представила три нових оператора Apache Airflow у своїй службі штучного інтелекту Vertex AI.
Apache Airflow, який можна розглядати як оновлену версію планувальника завдань cron, написану на Python, допомагає підприємствам об’єднувати системи даних, щоб дані передавалися між ними. Про це повідомляє InfoWorld.
По суті, Airflow прокладає розробникам шлях до розуміння того, як дані передаються між двома системами даних всередині підприємства.
Нові оператори Airflow включають TextGenerationModelPredictOperator, TextEmbeddingModelGetEmbeddingsOperator і GenerativeModelGenerateContentOperator, які можна використовувати для генерації передбачень тексту, вбудовування тексту та генерування іншого вмісту.
Ці інтеграції відкриють підприємствам нові шляхи для аналізу даних за допомогою конвеєрів і призведуть до таких варіантів використання, як автоматизована аналітика, збагачення даних, розширене виявлення аномалій, генерація вмісту, вставлення тексту та переклад, повідомили в Google.
Сценарії використання Automated Insights можуть включати генерування підсумків, звітів та інших аналітичних даних із необроблених даних.
Збагачення даних включатиме розширення наборів даних за допомогою синтетичних даних та генеративних моделей ШІ.
Функціональність операторів для вбудовування тексту можна використовувати для отримання величезної кількості неструктурованого тексту та перетворення його на структурований формат, що дозволяє підприємствам аналізувати його.
Функціонал генерації вмісту можна використовувати для надання метаданих DAG, таких, як описи, теги та значення документів.
Підприємства можуть використовувати Airflow для планування й організації процесу оптимізації електронної маркетингової кампанії.
Дані клієнтів зберігаються у хмарному сховищі Google. Розробники можуть використовувати генеративну модель оператора Airflow для аналізу даних клієнтів з метою створення кількох персоналізованих тем і контенту.
Крім того, ці оператори можуть використовуватися для оптимізації витрат. Так, підприємства можуть використовувати Airflow DAG для збору даних про використання хмарних ресурсів з API-моніторингу щодня або щогодини.
Читайте також на нашому сайті: Google Cloud додав можливості обробки граф у свою службу даних SQL Spanner.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
