Precog如何为企业数据添加业务上下文，使其适合AI使用
💡
原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
📝
内容提要
Precog推出新功能，帮助企业从SaaS API提取数据并添加业务上下文，以提升AI模型对数据的理解。通过自动生成问题和利用Snowflake的Cortex NLQ LLM，Precog提高了数据分析效率，简化了传统数据准备的复杂性。
🎯
关键要点
- Precog推出新功能，帮助企业从SaaS API提取数据并添加业务上下文。
- 传统数据准备过程复杂且耗时，可能需要几个月。
- 企业数据通常分散在多个应用程序中，提取和理解数据需要手动处理。
- Precog通过ETL能力提取特定用例所需字段，并添加必要的上下文。
- Precog不会将公司数据传递给LLM，而是将数据加载到数据仓库中，仅传递元数据。
- Precog使用合成问题生成技术，自动创建潜在问题以构建语义模型。
- 现代LLM擅长将自然语言查询转换为SQL，Precog使用Snowflake的Cortex NLQ LLM进行查询。
- 这种方法有效利用LLM的优势，避免将其应用于不适合的场景。
➡️
