Loan Database

2024 年 5 月 31 日
Dataiku 产品
克里斯·赫尔穆斯、德米特里·雷塞夫
您好，欢迎阅读 Alteryx 到 Dataiku 系列的最后一期！如果您错过了之前的文章，可以在这里找到。在今天的节目中，让我们来看看这两个平台之间一些不太明显但仍然很重要的区别，以及这些区别的影响是什么。

图表上的图表
Alteryx 在批量报告方面有很多选择，并且始终 塞浦路斯 WhatsApp 数据 可靠的浏览工具来开始探索。Dataiku 在其“探索”窗格中具有类似的功能，但在创建内联拖放可视化时才真正开始发挥作用。

对于项目中的任何数据集，您都可以轻松快速地开始创建可视化效果，以探索关系 ...

简单的多模 RAG 流程
假设目标是回答基于包含文本和图像的文档（例如 PDF 文档）的问题。我们从图 1 中所示的简单多模态 RAG 管道开始。

图 1：简单的多模态 RAG 流程
该管道由以下步骤组成：

内容提取：所有输入文档被分解为文本块列表和图像列表。
嵌入：使用多模态嵌入模型（例如CLIP或SIGLIP等联合文本-图像模型）将文本块和图像映射到共享向量空间。此类模型将给定实体在各种模态中的表示映射到相似的向量。然后将 克罗地亚 WhatsApp 数据 生成的向量添加到向量存储中。
语义检索：当用户提出问题时，多模态嵌入模型会将问题转换为向量 ...

Dataiku 产品
劳伦·安德森
随着过去几年人工智能领域工具的激增，许多分析和 IT 团队都在努力利用新技术来增强业务，同时确保他们正在整合其技术堆栈和技术复杂性。这对许多在高级分析中使用旧数据工具的组织来说是一个巨大的挑战。Dataiku 即将对 200 名 IT 领导者进行的一项调查发现，近 44% 的人认为他们目前的数据工具不符合分析和人工智能的需求。他们需要一个平台，既能满足当前的高级分析需求，又足够开放和灵活，以应对当前的 GenAI 浪潮（以及接下来可能出现的任何浪潮）。

Dataiku（通用 AI 平台）就是这样的平台，它提供了一套高级分析功能 ...

Dataiku LLM Mesh 为灵活性挑战提供了一个优雅的解决方案，不仅可以降低运营风险，还可以让应用程序开发人员更轻松地满足各个项目阶段的需求、对不同选项进行基准测试、确保可扩展性并利用未来的技术创新。通过消除应用程序和 AI 服务之间的硬编码路由和技术依赖关系，组织可以降低运营风险，在设计阶段更轻松地测试和评估不同的模型，并在投入生产后更灵活地适应新的创新和模型。

为了跟上 LLM 变化的步伐，公司还应考虑 哥伦比亚 WhatsApp 数据 如何让数据团队能够快速访问已批准的实验模型。但是，这种灵活性似乎是有代价的。通过让用户能够选择模型 ...

2024 年 7 月 10 日
Dataiku 产品，扩展 AI
凯蒂·格拉索
Dataiku 和Cognizant刚刚发布了一项针对 200 名高级分析和 IT 领导者的调查，结果显示，目前只有 20% 的受访者在生产中使用生成式人工智能和法学硕士学位。那么，是什么原因导致这些领 智利 WhatsApp 数据 导者（如首席信息官）的抱负与实际能力脱节呢？随着生成式人工智能的蜜月期结束，这些利益相关者如何才能有效地克服从试点到规模化过程中的障碍——同时解决监管问题、数据基础设施问题和难以捉摸的商业价值？

→ 立即下载：CIO 现代分析指南
认真审视你的生成式人工智能支出 ...

我们没有涵盖新的人工智能素养义务，这些义务涉及人工智能系统提供商和部署者的要求，以确保开发和使用这些系统的员工具有“足够和适当的人工智能素养水平”。

根据《欧盟人工智能法案》做好准备不仅仅意味着遵守规定，还意味着在组织内嵌入主动的人工智能治理方法，以支持未来遵守《欧盟人工智能法案》。做好准备有助于以下几个关键领域：

降低合规成本：通过提前规划和了解监管环境，组织可以避免最后一刻合规工作所带来的昂贵成本。
增进理解：在整个组织内彻底了解该法案及其要求有助于无缝实施。
最小化风险：主动管理人工智能风险 开曼群岛 Whatsapp 数据 可确保您的人工智能系统值得信赖并符合监管期望。
为 ...

随着新技术的不断涌现和数据的爆炸式增长，对强大、适应性强且协作性强的工具的需求从未如此强烈。Dataiku 是一个多功能平台，它直面这些挑战，通过其技术不可知性、协作能力和开箱即用的自动化提供解决方案。在这篇博文中，我们将探讨 Dataiku 如何通过关注三个关键功能来帮助解决数据管道挑战：技术不可知性和开放性、协作和编码灵活性以及场景自动化。

1. 快速变化的数据生态系统中的技术不可知论和开放性
当今数据管道面临的最大挑战之一是跟 喀麦隆 Whatsapp 数据 上不断变化的技术格局。随着数据源和处理平台的激增，维护一个有凝聚力和高效的管道就像试图在瓶子里捕捉闪电一样困难。Dataiku ...

在其他情况下，组织可能不想冒险将其敏感数据暴露给模型。与 ChatGPT 等公共生成式 AI 服务共享敏感数据已变得类似于将数据放入公共云中。即使在尝试通过其公共 API 微调底层模型时，也发生了越来越多的事件，其中 LLM 无意中与未经授权的用户共享个人身份信息 (PII)。这种风险以及高级提示工程攻击的日益增多，导致许多组织在考虑将其最敏感的客户或员工数据暴露给任何 LLM 或公共 AI 服务时要谨慎行事。

在这些情况下，企业通常会使用自己的数据对本地自托管的 LLM 进行微调。在这种情况下，用户可能会愿意将部分原始数据暴露给本地托管的模型，但仍会选择创建最敏感信息的合成私有版本 ...

要让人工智能在商业中无处不在，我们必须建立一个差异化的人工智能生态系统。这涉及了解在何处以及如何在业务运营中整合人工智能。根据 Meryem 的说法，访问人工智能功能的主要方式有两种：API 托管模型和自托管模型。

1. API 托管模型
API 托管模型在概念验证 (POC) 中很受欢迎，因为它们易于实施，并且提供专有模型的访问权限，这些模型在特定任务上的表现可能优于开源替代方案。它们在小规模下也具有成本效益，因为您按使用付费，非常适合实验。

2. 自托管模型
另一方面，自托管模型提供了 柬埔寨 WhatsApp 数据 更好的控制和可扩展性 ...

2024 年 8 月 16 日
扩展人工智能
乔伊·鲁尼
最近，在纽约 Everyday AI 大会上，Aimpoint Digital人工智能主管Aaron McClendon就企业界生成式人工智能(GenAI)的实际应用发表了精彩演讲。Aaron 分享了一个引人注目的案例研究，讲述了一家大型金融机构如何成功地从没有 GenAI 能力过渡到全面生产多种有影响力的解决方案。

→ 继续阅读，或在此观看 Aaron 在我们会议上的完整演讲。

在这篇博文中，我们将回顾 加拿大 WhatsApp 号码列表 他演讲的要点，为处于 GenAI 之旅各个阶段的组织提供宝贵的见解。

战略优先级 ...