Prompt d'Einblick aide les entreprises à concevoir des workloads via des questions en langage naturel. (crédit : Einblick)
Pour construire plus rapidement des workloads en datascience, le datastore met la main sur la jeune pousse Einblick et son outil d'IA Prompt pour générer des workloads à partir de questions en langage naturel.
Suite sa confortable levée de fonds de 500 M$ en septembre dernier, Databricks poursuit ses emplettes . Après l'acquisition d'Arcion pour 100 M$ en vue d'intégrer son service de réplication de données d'entreprise en temps réel dans MosaicML, le spécialiste en gestion unifiée des données met la main sur Einblick. Le montant de la transaction n'a pas été communiqué. Installée à Cambridge dans le Massachusetts, cette start-up a été fondée en 2019 par plusieurs chercheurs dont Emanuel Zgraggen (CEO), diplômé du Massachusetts Institute of Technology, et Philipp Eichmann (directeur de l'expérience clients), docteur en informatique de l'université de Brown.
« Nous sommes ravis d'accueillir Emanuel, Philipp et la talentueuse équipe d'Einblick chez Databricks [...] Nous sommes impatients d'intégrer l'approche innovante et native d'Einblick en matière d'IA directement dans la plateforme Databricks, permettant aux entreprises de démocratiser l'intelligence des données et de créer la prochaine génération d'applications de données et d'IA avec qualité, rapidité et agilité », a indiqué Databricks.
Automatiser la génération de code, graphiques et de modèles
Einblick propose Prompt, un outil pour aider les entreprises à concevoir des flux de données entiers via des questions en langage naturel. S'appuyant sur OpenAI et LangChain, cette technologie d'IA générative traite les données brutes de l'utilisateur et les enrichi d'informations contextuelles pertinentes.
« L'équipe d'Einblick a mis au point des techniques de pointe pour traduire les questions en langage naturel en code, graphiques et modèles nécessaires pour générer des idées. Il s'agit non seulement d'appliquer les dernières capacités de modélisation générative, mais aussi de les optimiser en fonction des questions liées aux données », fait savoir la start-up. Ces principaux points forts : construire rapidement des workloads au fil de l'eau invit par invit.
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