SingleStore оновлює свою уніфіковану базу даних, щоб підтримувати запити природною мовою, конвертуючи їх у SQL, а також розробляє власного AI-асистента.
SingleStore пропонує в реальному часі транзакційну та аналітичну базу даних SingleStoreDB — розподілену реляційну SQL-базу з підтримкою операційних, аналітичних та векторних даних. Система інтегрується з Apache Iceberg, Snowflake, BigQuery, Databricks та Redshift. Генеральний директор Raj Verma позиціонує SingleStoreDB як фундаментальний шар для AI. Минулого місяця контрольний пакет компанії перейшов у власність приватного інвестиційного фонду. База даних зазнала численних оновлень, спрямованих на впровадження функцій AI/машинного навчання, і тепер їх стало ще більше.
Віце-президент з продуктів, Дейв Айлер, відзначив: «З цими оновленнями SingleStore стає для даних і AI-додатків тим, чим для споживачів став ChatGPT — незамінною основою, що перетворює запити на цінні інсайти».
Удосконалення SingleStoreDB включають три ключові функції:
-
Функції AI та машинного навчання: Розробники тепер можуть викликати моделі машинного навчання та великі мовні моделі (LLM) безпосередньо з SQL, що спрощує процес створення інтелектуальних додатків з використанням знайомого синтаксису.
-
Zero Copy Attach: Ця можливість дозволяє безпечно працювати з виробничими даними, дублюючи їх у легких кластерах всередині тієї ж групи кластерів. Це сприяє гнучким експериментам, особливо в поєднанні з функціями гілкування бази даних SingleStore.
-
Aura Analyst: Аналітичний асистент, який дає змогу інтуїтивно переглядати інсайти через природний діалог із даними. У майбутньому SingleStore планує інтегрувати Aura Analyst безпосередньо в додатки своїх клієнтів, перетворюючи кожен застосунок на AI-нативний інструмент і позиціонуючи SingleStore як «ChatGPT» для даних та AI-додатків.
Aura забезпечує інтерфейс для запитів на природній мові до даних SingleStoreDB. Вона аналізує запит, трансформує його у SQL-команду, звертається до бази даних, приймає відповідь і формує корисну відповідь за запитом користувача.
З’являється питання про те, де саме в архітектурі баз даних доцільно розміщувати AI-асистента, який здійснює запити до даних. Між різними провайдерами уніфікованих сховищ даних — Databricks, SingleStore, Snowflake та іншими — розгортається активна конкуренція за статус головного вхідного пункту для AI-моделей або агентів запитів. Власник цього входу фактично контролює доступ до даних і стає головним AI-релевантним сховищем даних для клієнта. Інші системи нижчого рівня перетворюються на постачальників даних для вибраного провайдера.
Ознайомитися з демонстраціями можна за посиланнями:
- доступ до бази даних із Zero Copy Attach,
- запуск AI-завдань безпосередньо з SQL через AI Functions,
- застосування Aura Analyst для аналітики.
