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Snowflake investit dans Contextual AI

septembre 2024 par Marc Jacob

Le Data Cloud IA Snowflake, annonce un investissement stratégique dans Contextual AI, une solution de nouvelle génération dédiée au Retrieval Augmented Generation (RAG). Cet investissement vise à faciliter l’intégration des modèles de langage dans les données spécifiques des entreprises, permettant des réponses plus précises, pertinentes et en phase avec leurs données spécifiques et leurs besoins métiers.

Grâce à cet investissement, Contextual AI sera disponible en tant qu’application native dans le Data Cloud IA de Snowflake, ce qui permettra aux entreprises de déployer facilement des solutions RAG avec précision. Contrairement aux systèmes legacy, qui nécessitent l’intégration de bases de données vectorielles et de modèles d’embeddings, Contextual AI est une solution qui combine de manière transparente la récupération et la génération d’informations, réduisant ainsi les erreurs et simplifiant le processus d’implémentation.

Cet investissement s’inscrit dans la continuité des efforts de Snowflake pour enrichir son offre avec Snowflake Cortex AI, une suite complète d’outils destinés au développement d’applications IA. Ensemble, Cortex AI et Contextual AI offriront aux clients une solution clé en main pour répondre aux besoins croissants en matière de génération augmentée par la récupération. Les clients de Snowflake pourront déployer Contextual AI en tant qu’application native directement dans leur compte Snowflake, ce qui simplifie et accélère le déploiement de RAG pour un plus grand nombre d’utilisateurs.

Le RAG permet de contextualiser les réponses fournies par les grands modèles de langage en les enracinant dans les données propres à chaque entreprise. Cette approche assure la pertinence et la cohérence des résultats, tout en respectant les exigences strictes en matière de gouvernance et de confidentialité. Snowflake simplifie la mise en œuvre de cette technologie pour ses clients en leur offrant des outils robustes et faciles à utiliser.


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