Конвергенция данных и искусственного интеллекта перестала быть маркетинговым лозунгом и стала реальностью в экосистеме Google Cloud. Компания анонсировала BigQuery AI — платформу, которая объединяет все AI-инструменты под одной крышей, обещая упростить работу с машинным обучением для разных категорий специалистов.
Единый подход к данным и ИИ
Согласно сообщению Google Cloud, BigQuery AI представляет собой консолидацию различных технологий машинного обучения и генеративного ИИ в рамках единой платформы. Решение включает встроенные ML-возможности BigQuery, генеративные AI-функции, векторный поиск, интеллектуальных агентов и инструменты для разработчиков.
Основные преимущества платформы:
- Применение генеративного ИИ к данным — доступ к моделям Google и партнеров через простые SQL-функции
- Упрощение полного цикла машинного обучения — от feature engineering до обучения, настройки, вывода и мониторинга моделей
- Ускорение разработки рабочих процессов и приложений с помощью специализированных агентов
Генеративный ИИ для многомодальных данных
Одной из ключевых особенностей BigQuery AI стала интеграция передовых AI-моделей непосредственно с данными через SQL-команды. ИИ-функции позволяют внедрять языковые модели и модели эмбеддингов прямо в SQL-запросы, открывая возможности для генерации контента, анализа, суммаризации, извлечения структурированных данных и классификации.
Особый интерес представляет векторный поиск, который переводит информационный поиск на качественно новый уровень. В отличие от традиционного текстового поиска по ключевым словам, векторный поиск работает с семантическим значением и контекстом, что позволяет находить концептуально связанные элементы даже при отсутствии точного совпадения терминов.
Векторный поиск — это тот редкий случай, когда технология действительно оправдывает маркетинговые обещания. Возможность искать по смыслу, а не по ключевым словам, кардинально меняет подход к работе с данными. Особенно интересно, как это работает в реальных кейсах — например, в PUMA смогли добиться роста конверсии на 4.6% и увеличения среднего чека на 6%, что для ритейла звучит как фантастика.
Полный цикл машинного обучения без перемещения данных
BigQuery AI предлагает комплексное решение для управления всем жизненным циклом машинного обучения непосредственно внутри платформы. Технология исключает необходимость перемещения данных и управления инфраструктурой, позволяя обучать и запускать модели прямо в BigQuery с использованием SQL или Python.
Ключевые возможности платформы:
- Отсутствие перемещения данных — все операции выполняются непосредственно в BigQuery
- Полный жизненный цикл — от разработки признаков до обучения, оценки, настройки, развертывания и вывода моделей
- Гибкость моделей — выбор между встроенными моделями, импортом пользовательских моделей или использованием предобученных моделей
- Унифицированный вывод — поддержка пакетной обработки, потоковой передачи в реальном времени и удаленного вывода
Агенты для разных категорий пользователей
Одной из наиболее перспективных возможностей BigQuery AI стала разработка специализированных агентов для разных ролей в работе с данными:
- Data Engineering Agent позволяет строить и управлять конвейерами данных, описывая требования на естественном языке
- Data Science Agent автоматизирует сквозные рабочие процессы data science, создавая многошаговые планы и генерируя код
- Conversational Analytics Agent предоставляет бизнес-пользователям возможность получать аналитику через естественный язык
Платформа также включает вспомогательные AI-функции, такие как data canvas и автодополнение кода, которые упрощают и ускоряют рутинные задачи.
Инструменты для разработки собственных решений
Для продвинутых пользователей BigQuery AI предлагает мощный набор инструментов для создания кастомных агентов и интеграции агентного ИИ в приложения. Conversational Analytics API предоставляет строительные блоки для внедрения возможностей обработки естественного языка в собственные продукты, а Agent Development Kit (ADK) предлагает полнофункциональный фреймворк для построения и развертывания сложных мультиагентных систем.
Стандарт Model Context Protocol (MCP) стандартизирует способы взаимодействия AI-моделей с базами данных и другими инструментами, что упрощает интеграцию различных компонентов.
Интеграция данных и ИИ в BigQuery — это стратегический ход, который может изменить правила игры для предприятий среднего и крупного масштаба. Особенно впечатляет подход с агентами для разных ролей — это реально снижает порог входа для бизнес-пользователей, одновременно предоставляя мощные инструменты для технических специалистов. Главный вопрос — насколько гладко это все будет работать в реальных условиях под нагрузкой.
BigQuery AI представляет собой значительный шаг вперед в интеграции данных и искусственного интеллекта, предлагая единую платформу для различных категорий пользователей — от бизнес-аналитиков до data scientists и инженеров данных.