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企業が従業員や外部の顧客がデータに簡単にアクセスできるようにすることを目指す中、より多くのデータ リーダーが AI にその支援を期待しています。しかし、正しいデータに迅速にアクセスできるようにするために、AI ボットと大規模言語モデルを最適にセットアップする方法については懸念が残ります。セマンティック レイヤーを言語学習モデル (LLM) と統合することは、特に AI チャットボットの領域において、これに対する明確なソリューションを提供します。この組み合わせにより、企業はデータに基づいて迅速な応答とレポートを生成できるようになります。 AI とセマンティック レイヤーを活用することでビジネス インテリジェンスが進歩し、人々がこれまで以上に簡単にデータを操作できるようになります。
この録画されたウェビナーで詳細をご覧ください。このウェビナーでは、フリート管理会社 Quantatec が、Cube セマンティック レイヤーの上に開発した AI ボットについて説明します。これにより、技術者以外の従業員は、SQL クエリを作成したり、独自のダッシュボードを構築したりすることなく、データに関する質問を簡単に解決できます。 。
AI チャットボットにおけるセマンティック レイヤーの効果的な役割とデータ精度
言語学習モデル (LLM) を活用した AI チャットボットは、自然言語で複雑なクエリを理解し、高い精度で応答することができます。これは、ユーザーが複雑な SQL クエリを作成する代わりに、平易な英語でチャットボットに質問するだけで正確な応答を受け取ることができることを意味します。これにより、技術者以外のユーザーでもデータ分析にアクセスしやすくなるだけでなく、データの検索と分析のプロセスが大幅に高速化されます。
LLM は非常に強力ですが、制限がないわけではありません。主な課題の 1 つは、AI チャットボットがユーザーのクエリを正しく解釈して応答することを保証することです。ここでセマンティック レイヤーが登場します。セマンティック レイヤーは AI チャットボットとデータベースの間の仲介者として機能し、チャットボットのクエリを解釈し、それらが正しく実行されることを保証します。
セマンティック層は、データのセキュリティを確保する上でも重要な役割を果たします。 AI チャットボットのデータベースへのアクセスを制御することで、セマンティック レイヤーは機密データへの不正アクセスを防止できます。これは、ユーザーごとにデータへのアクセス レベルが異なるマルチテナント環境では特に重要です。
データ セキュリティの強化に加えて、セマンティック レイヤーにより AI チャットボットのパフォーマンスも向上します。セマンティック レイヤーは、複雑な結合と計算を事前に計算することで、チャットボットの応答時間を大幅に短縮できます。これにより、ユーザー エクスペリエンスが向上するだけでなく、企業はデータをより迅速かつ効率的に分析できるようになります。
要約すると、セマンティック レイヤーと LLM を融合して AI チャットボットを考案することで、ビジネス インテリジェンスと組み込み分析データ アプリケーションが最新化されます。データ分析の効率と精度を向上させるその力は、意思決定プロセスに大きな影響を与え、ビジネス慣行に新たな標準を設定します。データ分析へのアクセスを合理化し、効率を高め、セキュリティを強化します。
この録画されたウェビナーで詳細をご覧くださいこの記事では、フリート管理会社 Quantatec が、技術者以外の従業員が簡単にデータにアクセスできるように、Cube セマンティック レイヤーの上に開発した AI ボットについて説明します。
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- 情報源： https://www.kdnuggets.com/2024/02/cube-semantic-layers-missing-piece-ai-enabled-analytics?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=semantic-layers-are-the-missing-piece-for-ai-enabled-analytics
