Google Cloud ने Vertex AI पर एंथ्रोपिक के क्लॉड मॉडल के साथ BigQuery के नए एकीकरण के पूर्वावलोकन की घोषणा की है, जो BigQuery में आपके डेटा को क्लॉड मॉडल की शक्तिशाली AI क्षमताओं से जोड़ता है। संगठन अब एंथ्रोपिक के क्लॉड मॉडल की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं जो BigQuery ML (BQML) के माध्यम से उन्नत जनरेटिव AI क्षमताएं प्रदान करते हैं। BQML, BigQuery के भीतर डेटा के लिए मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग को सरल बनाता है, जिससे यह विश्लेषकों और SQL उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ हो जाता है। यह एकीकरण टेक्स्ट जनरेशन, संक्षेपीकरण, अनुवाद, और अधिक जैसे कार्यों को सीधे आपके डेटा पर करने में सक्षम बनाता है।
इस एकीकरण का एक रोमांचक पहलू इसकी डेटा एनालिटिक्स के प्रति संगठनों के दृष्टिकोण को बदलने की क्षमता है। उदाहरण के लिए, मार्केटिंग टीम अब BigQuery में संग्रहीत उपयोगकर्ता और उत्पाद डेटा का उपयोग करके बड़े पैमाने पर लक्षित, डेटा-संचालित अभियान उत्पन्न कर सकती हैं - जुड़ाव और ROI को बढ़ावा देने में मदद करती हैं। इसी तरह, संगठन Google Cloud Storage में संग्रहीत आंतरिक दस्तावेज़ों को स्वचालित रूप से संक्षेपित करके ज्ञान प्रबंधन को कारगर बना सकते हैं, जिससे समय और संसाधनों की बचत होती है।
एकीकरण वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक चुनौतियों को हल करने के लिए नए तरीके भी प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, सुरक्षा दल BigQuery में लॉग डेटा का कुशलतापूर्वक विश्लेषण करने के लिए इस एकीकरण का लाभ उठा सकते हैं, जटिल तकनीकी जानकारी को स्पष्ट, पठनीय रूप में परिवर्तित कर सकते हैं और उचित प्रतिक्रिया रणनीतियों को उत्पन्न कर सकते हैं। इसके अलावा, वैश्विक संगठन BigQuery में संग्रहीत टेक्स्ट सामग्री का शीघ्रता से अनुवाद करने के लिए क्लॉड मॉडल की अनुवाद क्षमताओं का उपयोग कर सकते हैं, जिससे भाषा अवरोधों के पार संचार सुगम होता है।
संक्षेप में, BigQuery के साथ एंथ्रोपिक के क्लॉड का एकीकरण जनरेटिव AI को लोकतांत्रिक बनाने और सभी आकारों के व्यवसायों को उनके डेटा की पूरी क्षमता का उपयोग करने में सक्षम बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। संगठनों को BigQuery में अपने डेटा पर सीधे टेक्स्ट जनरेशन, संक्षेपीकरण और अनुवाद जैसे कार्य करने का अधिकार देकर, यह एकीकरण डेटा एनालिटिक्स और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए नई संभावनाओं को अनलॉक करता है।
