Kineticaは、リアルタイム分析のためのSQLクエリーへの自然言語処理の展開を簡素化する新しいクイックスタート機能を発表した。このツールは、アドホックなデータ分析を実行しようとしている組織を対象としており、ユーザーが会話型インターフェイスを通じて構造化データを操作できるようにする。自然言語をSQLに変換することにより、システムは迅速な応答を提供し、効率的なデータクエリーによりユーザー エクスペリエンスを向上させる。
同社の最近のイノベーションにより、ユーザーは構造化データをSQL-GPT大規模言語モデル（LLM）に簡単に統合して、即時に分析できるようになった。このプロセスには、クラウドサービスへのサインアップ、データのアップロード、LLMのコンテキスト理解の設定、自然言語での質問の提示が含まれる。Kineticaのデータベースは、複雑なクエリーを迅速に処理し、数秒で回答を提供し、時系列や機械学習を含むさまざまな分析をサポートするように設計されている。
Kineticaのパフォーマンスは、NVIDIA GPUと最新のCPUを利用してクエリー実行を高速化するネイティブベクトル化によって強化されている。このテクノロジーはデータを並列処理するため、分析が大幅に高速化され、必要な計算リソースが削減される。AIの進歩における役割で知られるNVIDIA GPUは、現在、データ管理と分析機能も強化している。Kineticaのクエリー処理へのアプローチは、データ分析の領域へのAIテクノロジーの統合を例示している。
出典：プレスリリース
