用AI代理实现数据访问民主化

数据平台与AI代理的融合

在AI革命中，数据扮演着至关重要的角色。Snowflake提供完全托管的数据平台，开发者可以在其上构建AI应用程序。该平台的核心挑战是如何让AI在拥有独特业务上下文的情况下进行丰富对话，这正是每个组织数据中蕴含的"特殊配方"。

核心技术构建模块

向量化检索与RAG模式

• 向量化查找：Snowflake的Cortex搜索服务能够快速执行向量化查找，支持检索增强生成（RAG）模式
• 简化流程：从过去需要周末时间配置开源向量数据库，到现在仅需30秒即可完成数据向量化
• 实时查询：支持对可查询数据的访问，能够生成正确的SQL查询来获取实时数据

数据治理与访问控制

• 角色访问控制：确保AI代理不会泄露不应共享的数据
• 权限执行：建立基础的数据平台构建模块，实施严格的权限管理

平台架构优势

存储与计算分离

Snowflake的核心创新是存储与计算的分离，这种云原生架构提供了极大的灵活性：

• 可以针对大量数据灵活选择计算资源规模
• 支持在海量数据上投入大量核心或在相同数据集上使用少量核心

查询性能优化

• 大多数SQL查询由Snowflake自身提供底层引擎支持
• 支持外部存储（如Iceberg开放存储格式）但由Snowflake处理查询计算
• 能够在不到5秒内查询三个月支持案例数据

数据市场与集成

Snowflake数据市场让用户能够轻松添加额外数据源：

• 包括Stack Overflow数据，使代理能够访问帖子、评论、Wiki数据等
• 支持多种数据源组合，如技术文档与使用数据的混合
• 通过简单点击即可完成数据集成，30秒内创建具有数据访问能力的代理

AI代理的工作流程与可信度

回答生成机制

• 数据驱动：99%的情况下，代理首先检查可用数据以确保答案准确性
• 来源追溯：提供认证查询和置信度评分，帮助用户理解答案生成过程
• 验证机制：支持团队验证不同数据片段，定义真实数据源

企业级考虑

• 专注于为企业提供准确性、信任度和合规性保障
• 通过收购TruEra等公司加强代理质量和可观察性
• 支持MCP代理到代理协议，采用开放标准

未来发展方向

自主代理与组织理解

• 向后台自主运行发展，减少交互需求
• 解决代理对组织结构和运作方式的理解问题
• 开发语义视图，获取业务语义表示

安全策略集成

• 将安全策略定义为代理能够遵守的防护栏
• 持续探索测试驱动开发在非确定性LLM环境中的应用

实践建议

对于早期采用者，建议通过实际使用来理解技术的能力和限制：

• 从个人场景开始尝试，如健身推荐、演示构建等
• 识别AI有用和无用的场景
• 认识到这将是未来十年工作方式变革的关键技术

通过Snowflake的平台，企业能够将繁琐任务委托给AI代理，同时保持人类在循环中，显著提升生产力，实现数据洞察的民主化访问。