Google’s Gemini поступает в базы данных
Google хочет, чтобы Gemini, его семейство генеративных моделей искусственного интеллекта, управляло базами данных вашего приложения - в каком-то смысле.
На ежегодной конференции Cloud Next в Лас-Вегасе Google объявила о публичном превью Gemini в базах данных, коллекции функций, опирающихся на Gemini, чтобы - как это изложила компания - \"упростить все аспекты путешествия с базами данных\". Проще говоря, Gemini в базах данных представляет собой пакет инструментов, ориентированных на разработчиков и работающих на основе искусственного интеллекта для клиентов Google Cloud, которые создают, отслеживают и переносят базы данных приложения.
Одной из частей Gemini в базах данных является Database Studio, редактор структурированного языка запросов (SQL), языка, используемого для хранения и обработки данных в реляционных базах данных. Встроенный в консоль Google Cloud, Database Studio, как утверждает Google, может генерировать, подводить и исправлять определенные ошибки в SQL-коде, а также предлагать общие рекомендации по написанию SQL через интерфейс в виде чат-бота.
Присоединяясь к Database Studio под зонтом бренда Gemini в базах данных, является AI-помощь миграции через существующий сервис миграции баз данных Google. Модели Gemini Google могут преобразовывать код базы данных и давать объяснения этих изменений вместе с рекомендациями, согласно Google.
В другом месте, в новом Датабазном Центре Google - еще одной компоненте Gemini в базах данных - пользователи могут взаимодействовать с базами данных, используя естественный язык, и управлять флотом баз данных с помощью инструментов для оценки их доступности, безопасности и соответствия конфиденциальности. И если что-то пойдет не так, эти пользователи могут попросить бота, работающего на Gemini, дать советы по устранению неполадок.
\"Gemini в базах данных позволяет клиентам легко генерировать SQL; кроме того, теперь они могут управлять, оптимизировать и управлять целыми флотами баз данных из единого окна; и, наконец, ускорить миграцию баз данных с помощью преобразований кода с помощью искусственного интеллекта,\" написал Анди Гутманс, генеральный директор баз данных в Google Cloud, в блоге, который был опубликован вместе с TechCrunch. \"Представьте, что вы можете задавать вопросы вроде 'Какие из моих производственных баз данных на востоке Азии имели отсутствующие резервные копии за последние 24 часа?' или 'Сколько ресурсов PostgreSQL имеют версию выше 11?' и получать мгновенные инсайты о своем целом флоте баз данных\".
Безусловно, это предполагает, что модели Gemini время от времени не ошибаются - что не гарантировано.
Несмотря на это, Google идет дальше, внедряя Gemini в Looker, свой инструмент бизнес-аналитики, тоже.
Выходя в закрытый превью, Gemini в Looker позволяет пользователям \"общаться с результатами своей бизнес-аналитики\", как описывает это Google в своем блоге. Интегрируясь с Workspace, пакетом продуктивных инструментов предприятия Google, Gemini в Looker охватывает такие функции, как \"разговорная аналитика; генерация отчетов, визуализация и формул; и автоматизированная генерация презентаций в Google Slide.\
Меня интересует, насколько надежно работают функции генерации отчетов и презентаций Gemini в Looker. Ведь генеративные модели искусственного интеллекта не имеют репутации точности, что может привести к нелепым или даже критическим ошибкам. Мы узнаем это по мере продолжения Cloud Next в течение недели, с надеждой.
Можно рассматривать Gemini в базах данных как своего рода ответ на недавно запущенного конкурента Microsoft - Copilot в Azure SQL Database, который принес генеративный искусственный интеллект в существующий полностью управляемый облачный сервис баз данных Microsoft. Microsoft стремится быть на шаг впереди в начинающейся гонке на базах данных, управляемых искусственным интеллектом, и также работал над созданием генеративного искусственного интеллекта в Azure Data Studio, наборе инструментов управления и разработки корпоративных данных компании.
