En un intento por facilitar la vida de los ingenieros de datos y los científicos de datos de la empresa más fáciles y desarrolladores, Google Cloud hoy anunciado El lanzamiento de seis nuevas herramientas de agente de inteligencia synthetic.
Las nuevas herramientas incluyen un nuevo agente de ingeniería de datos para BigQuery y un agente de ciencias de datos para cuadernos BigQuery, para ayudar a través del ciclo de vida de datos desde la preparación hasta proporcionar un espacio de trabajo inteligente para los científicos de datos para administrar la infraestructura, respectivamente. Los usuarios comerciales recibirán análisis de conversación y un intérprete de código que les permite hacer preguntas sobre datos en lenguaje pure.
“Para hacer posible esta realidad agente, necesita un tipo diferente de plataforma de datos, no una colección de herramientas en aislada, sino una nube única, unificada y nativa de AI”, dijo Yasmeen Ahmad, Director Gerente Information Cloud, Google Cloud.
Para los ingenieros de datos, Google está presentando el agente de ingeniería de datos en BigQuery en View, que simplificará y automatizará las tuberías de datos complejas.
BigQuery es el almacén de datos basado en la nube de Google que permite a los ingenieros de datos almacenar, administrar y analizar conjuntos de datos masivos utilizando un lenguaje de consulta estructurado, utilizando una búsqueda de alto rendimiento a escala. BigQuery permite un análisis de datos sencillo con herramientas familiares utilizando SQL estándar, un lenguaje de consulta de bases de datos ampliamente reconocido, lo que lo hace accesible para muchos usuarios.
Su arquitectura también está optimizada para la ejecución de consultas rápidas, lo que permite el análisis de grandes cantidades de datos en segundos o minutos, proporcionando una fácil integración en servicios como Vertex AI para el aprendizaje automático y el estudio de datos para el análisis de datos.
Los ingenieros pueden simplemente describir lo que quieren, como “crear una tubería para cargar un archivo CSV, limpiar las columnas y unirlo con otra tabla”, y el agente generará y construirá todo el flujo de trabajo. El ingeniero puede permanecer completamente apagado hasta que el trabajo esté realizado y luego modificarlo o arreglarlo como mejor le parezca, o iterarlo con más indicaciones.
Google también está lanzando el Agente de migración de Spanner en Vista previa, que permitirá a los ingenieros mover rápidamente los datos de las bases de datos heredadas como MySQL.
Los científicos de datos tendrán acceso a lo que Google llama un “reinventado” AI-First Colab Enterprise Notebook Experience Disponible en BigQuery y Vertex AI, con un nuevo agente de ciencias de datos en vista previa impulsada por Gemini, el modelo de IA insignia de la compañía.
Cuadernos de colab, abreviatura de Google Colaboratorioson un entorno interactivo basado en la nube que permite a los científicos de datos escribir, ejecutar y compartir el código Python a través de un navegador net. Combinado con un agente de IA, Google dijo que los usuarios podrán hacer que el agente construya de forma autónoma flujos de trabajo analíticos completos, incluido el análisis de datos exploratorios, la limpieza de datos, las características y las predicciones de aprendizaje automático.
El agente puede planificar, ejecutar código y razonar sobre los resultados a medida que avanza antes de que presente sus hallazgos, al igual que otro compañero de equipo, lo que permite al usuario proporcionar comentarios y colaborar con él.
Para usuarios y analistas comerciales
El año pasado, Google introdujo una manera para que los usuarios comerciales “hablen” con sus datos utilizando lenguaje pure con el agente de análisis conversacional. Hoy, la compañía presenta el intérprete de código en la vista previa.
Code Interpreter permite a los usuarios comerciales proporcionar preguntas complejas de lenguaje pure y transformarlas en el código de Python ejecutable. Esto permite a los usuarios con poco o ningún conocimiento técnico ejecutar flujos de trabajo de análisis de datos altamente técnicos y recibir información importante.
“Esta mejora respalda las muchas preguntas comerciales críticas que van más allá de lo que SQL easy puede responder”, explicó Ahmad. El agente genera código, proporciona explicaciones y crea visualizaciones interactivas.
Acciones de Github ahora disponibles en Géminis CLI
Google anunció hoy una actualización de Gemini CLI, un agente de IA de código abierto que lleva el poder de Gemini a la línea de comandos, que introduce una conexión entre los desarrolladores y el repositorio de GitHub.
La interfaz de línea de comandos es la forma basada en texto para que los desarrolladores interactúen con el sistema operativo de una computadora. Difiere de los iconos de doble clic de arrastrar y soltar fáciles de usar del escritorio; En cambio, los usuarios deben escribir largas cadenas de comandos para hacer cualquier cosa. Para aliviar esto, el agente Gemini CLI de Google los escribe para el desarrollador.
Hoy, Google introdujo Gemini Cli Github Acciones En el modo Beta, que automatiza las acciones del repositorio de código, incluidas las solicitudes de extracción, la escritura de código, la realización de pruebas, proporcionan revisión e implementación.
Google dijo que la compañía está lanzando tres flujos de trabajo de código abierto que el agente automatizará para ayudar a los desarrolladores a codificar más rápido. El nuevo agente ayudará a automatizar la sobrecarga de la gestión de nuevos problemas ayudando a analizar, etiquetar y priorizar los problemas entrantes, para proporcionar un enfoque en lo que importa. También puede proporcionar comentarios perspicaces sobre los cambios en el código revisándolos por calidad, estilo y corrección. Esto liberará a los revisores para centrarse en tareas más complejas.
Finalmente, será posible simplemente mencionar @Gemini-cli dentro de los problemas para delegar tareas al agente. Por ejemplo, un desarrollador tiene una función que desea implementarse y la envía como un problema en el rastreador, como “Agregar un elemento de menú desplegable de opciones que permite a los usuarios alternar la aplicación al modo oscuro”.
Luego, el agente responderá a la mención, comenzará a trabajar, realizará los cambios en el código, generará pruebas unitarias y las enviará al repositorio para su revisión. Luego, el desarrollador puede extraerlos y verificar la compilación para asegurarse de que los cambios funcionen correctamente y modificarlos como mejor le parezcan antes de volver a cometerlos, en caso de que funcionen o envíelos al agente para obtener actualizaciones o modificaciones.
Google dijo que estos flujos de trabajo iniciales son de código abierto y están totalmente personalizables, lo que permite a los desarrolladores diseñar y configurar los suyos propios.
Imágenes: Google
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