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生成AIとリアルタイム分析の主要企業であるKineticaは、ユーザーが自然言語を使用してリアルタイムの構造化データに対してアドホックデータ分析を実行できるようにするネイティブLLMを発表した。この新しいアーキテクチャーにより、外部API呼び出しの必要性がなくなり、データが顧客の環境内に確実に保持されるため、OpenAIのGPT 3.5などのパブリックLLMに関連するプライバシーとセキュリティーの懸念に対処できる。新しいネイティブLLMは安全性が高いだけでなく、Kineticaの構文と業界固有のデータ定義に合わせて調整されている。これには通信、金融サービス、自動車、物流などの分野が含まれており、より正確で信頼性の高いSQL生成が可能になる。米空軍は既にKineticaの高度な分析を活用して潜在的な脅威を迅速に特定して対応し、それによって国家空域システムの安全性を強化している。Kineticaのデータベースは、自然言語クエリーをSQLに変換し、複雑で未知の質問に対しても数秒以内に回答を提供できる。また、このプラットフォームは、時系列、空間、グラフ、機械学習などの複数の分析モードを統合するため、回答できる質問の範囲が広がる。Kineticaが会話型クエリーを実行できる鍵は、ネイティブベクトル化の使用にある。このベクトル化されたクエリー エンジンでは、データは固定サイズのブロックまたはベクトルに格納され、クエリー操作はこれらのベクトルに対して並行して実行される。このアプローチは、GPUとCPUの最新の進歩によって促進され、複数のデータ要素の同時計算を可能にし、複数のコアまたはスレッド間で並行して処理することにより、計算集約型のタスクを大幅に高速化する。