用AI代理实现数据访问民主化

对话Snowflake产品总监Jeff Hollan

Ryan Donovan: 大家好，欢迎来到Stack Overflow播客。今天我们将讨论Snowflake——这个AI数据平台。我的嘉宾是Snowflake产品总监Jeff Hollan。欢迎来到节目，Jeff。

Jeff Hollan: 嘿，非常感谢Ryan。很高兴来到这里。

从基础教育到AI平台

Ryan Donovan: 节目开始时，我们喜欢了解嘉宾如何进入软件和技术领域。

Jeff Hollan: 对我来说，其实很幸运。四年级时，我的学校被选中参加一个试点项目，我们学习了QBasic编程和构建简单的控制台应用程序。我立刻爱上了编程，从那时起就一直喜欢修修补补、构建和编码。

AI数据平台的核心价值

Ryan Donovan: 我们深入AI革命已有几年，数据是非常重要的一部分。AI数据平台为想要实现AI功能的人做什么？

Jeff Hollan: 以我个人生活为例——我会使用各种LLM完成不同任务。但当我在Snowflake开始工作时，这些工具就变得不那么有用了，不是因为它们不够强大，而是因为我关心的问题涉及Snowflake客户的具体使用情况。这些都需要特定的业务上下文。

Snowflake致力于让企业能够安全地将独特的业务数据与AI应用连接起来，使AI能够回答特定于组织的问题。

平台架构与技术实现

Ryan Donovan: 数据平台是个有趣的具体概念。AI数据需要数据库、向量存储等。除此之外，平台还包含什么？

Jeff Hollan: 主要有几个构建模块。首先是快速向量化查找——特别是RAG（检索增强生成）模式。我们提供Cortex搜索服务来快速实现这一点。

两年前，我需要花一个周末来设置开源向量数据库。而现在使用Snowflake的构建模块，只需30秒就能完成。

第二个独特之处是可查询数据访问。大多数AI解决方案仅专注于RAG，但当问及"最近三天收入如何"时，需要实际查询数据。我们构建了生成正确SQL查询的组件。

第三个是治理层——确保角色访问控制和数据权限管理。

查询引擎与存储架构

Ryan Donovan: 关于SQL查询，是查询外部数据库还是平台内部处理？

Jeff Hollan: Snowflake的核心优势是能够快速查询海量数据。大多数查询都由Snowflake自身驱动处理引擎。数据可能来自AWS存储桶、Azure存储等各种来源，但查询计算主要由平台处理。

Ryan Donovan: 对于外部查询，是引入平台还是单独处理？

Jeff Hollan: 主要有两种模式：直接引入平台，或通过Iceberg等开放存储格式进行外部存储但由我们处理查询计算。联邦查询虽然可能，但不常见。

性能优化与云原生架构

Ryan Donovan: 什么使Snowflake的查询如此快速？

Jeff Hollan: 核心创新是存储与计算的分离。在云时代，我们可以独立扩展存储和计算资源，这提供了巨大的灵活性。此外，还有数据库专家进行的各种性能优化。

数据市场与生态整合

Jeff Hollan: 我们正在扩展数据源接入。Snowflake的数据市场让用户可以轻松添加额外数据源，包括Stack Overflow的数据。这为AI代理提供了更丰富的信息来源。

Ryan Donovan: 这些市场数据集成如何工作？

Jeff Hollan: 确实很简单。今天早上我演示时，只需在市场中添加数据源，创建代理时指向该数据集，30秒后就可以开始聊天了。

AI优先战略与生产力提升

Jeff Hollan: 我们的AI战略有两个主要方向：让每个Snowflake用户更高效，以及通过AI民主化数据洞察访问。我们提供数据科学代理等功能，帮助用户快速构建模型。

可信度与准确性保障

Ryan Donovan: 调查显示AI采用率很高但仍存在不信任。如何确保AI工作流安全可靠？

Jeff Hollan: 这是最重要的问题。我们采取多管齐下的方法：提高准确性、明确答案来源、提供置信度评分。在代理模式中，我们尽可能基于实际数据生成答案，避免凭空创造。

代理技术的未来展望

Jeff Hollan: 我们在代理领域投入巨大，特别是在企业级应用的可观察性和质量监控方面。最近收购了TruEra等专注于代理质量监控的公司。

Ryan Donovan: 代理工作流是否使可观察性更容易实现？

Jeff Hollan: 确实如此。LLM仍然存在非确定性挑战，但通过将工作分解为工具使用，可以更好地测试各个组件。

行业标准与协议支持

Jeff Hollan: 我们对MCP（模型上下文协议）和代理间协议的支持令人兴奋。行业快速采纳这些开放标准是很好的趋势。

未来挑战与发展方向

Jeff Hollan: 展望未来，两个重要方向是：实现更多自主运行的后台代理，以及让代理理解组织运作方式。这需要捕获业务语义表示和组织上下文。

Ryan Donovan: 如何将安全策略作为防护栏融入上下文？

Jeff Hollan: 这确实是个有趣的挑战。我的建议是亲自尝试这些技术，了解它们的优势和局限。

实践建议与展望

Jeff Hollan: 对听众的建议是：找到AI在哪些方面对你有用。我强烈认为这将在未来十年彻底改变工作方式。

Ryan Donovan: 今天的节目到此结束。感谢Jeff的分享，也感谢大家的收听。

Jeff Hollan: 我是Snowflake产品总监Jeff Hollan，致力于在Snowflake上构建AI代理和应用。欢迎通过Twitter或LinkedIn联系我。