Batch Inference, Типовые Системы и Rеволюция Cortex AISQL: Новый Взгляд на Взаимодействие с LLM

Виртуальная реальность

В последние годы большие языковые модели (LLM) стали ключевым инструментом для обработки естественного языка и создания интеллектуальных решений. Однако несмотря на их широкое распространение, интеграция LLM с уже существующими системами обработки данных часто оставалась вне рамок системного и структурированного подхода. В 2025 году Snowflake анонсировала Cortex AISQL — технологию, которая кардинально меняет наше представление о том, как большие языковые модели должны работать внутри аналитических платформ. Это не просто очередной шаг в эволюции ИИ, а настоящая революция, направленная на слияние возможностей LLM с четко определёнными типами данных, высокопроизводительной пакетной обработкой и устойчивой архитектурой анализа. Одной из ключевых инноваций Cortex AISQL является введение понятий функций с богатой семантикой и строгой типовой системой для LLM.

Ранее взаимодействие с языковыми моделями сводилось к работе с «магическими коробками» — черными ящиками, которые принимали фрагменты текста и возвращали некоторый генерированный результат. Такой подход был сложен для воспроизведения и масштабирования, а также создавал проблемы с повторяемостью и тестированием. Cortex AISQL предлагает новый взгляд, превращая вызовы моделей в операторы с заданной структурой и поведением. Это позволяет лучше контролировать и комбинировать функциональность LLM, превращая их в полноценные строительные блоки для аналитических задач. Контроль и структурирование вызовов LLM в виде операторов позволяет решить сразу несколько насущных проблем.

По мнению экспертов, пять хорошо продуманных типов операторов способны покрыть около 80 процентов всех типовых задач, что свидетельствует о появлении устойчивого каркаса для программирования с использованием искусственного интеллекта. Еще одним важным аспектом Cortex AISQL стала полноценная поддержка пакетного вывода (batch inference). В отличие от систем, ориентированных на мгновенные ответы для интерактивных сценариев, платформа сфокусирована на высокопроизводительной обработке больших объемов данных с повышенной задержкой, что намного лучше подходит для аналитических процессов. Такой сдвиг позволяет командам работать с масштабируемыми потоками данных, эффективно извлекая инсайты на основе LLM без необходимости в реальном времени отвечать на запросы пользователя. Поддержка пакетной обработки — это ключ к масштабированию и экономии ресурсов при внедрении искусственного интеллекта в бизнес-процессы.

Cortex AISQL прекрасно работает с разнородными типами данных, обеспечивая интеграцию структурированных данных, таких как таблицы и базы, с неструктурированной информацией, например, PDF-документами, аудио и изображениями. Эта возможность объединять разные источники информации в единый запрос радикально расширяет инструментарий аналитиков и разработчиков, позволяя проводить комплексный анализ без необходимости переключаться между разными системами. Наличие нового типа данных «Файл» играет не менее важную роль в этой экосистеме. В мире, где растет число мультимодальных вычислений, типовые системы должны не просто адаптироваться, а эволюционировать для поддержки новых форматов и потоков информации. Cortex AISQL закладывает фундамент для удобной и удобочитаемой работы с разными источниками, делая мультимодальные вычисления более эргономичными и доступными.

Несмотря на высокообнадеживающие новации, вопросы композиционности и повторной используемости остаются в центре внимания. Исторически SQL сталкивался с проблемами в области удобного переиспользования запросов и прозрачности их работы. Инструменты вроде DBT произвели революцию, введя структуру и модульность в построение аналитических процессов, что значительно облегчило управление сложными базами данных. В случае с AISQL, когда каждый оператор может задействовать дорогостоящие вычисления LLM, оптимизация повторного запуска и локализация изменений в отдельной части цепочки становятся критически важными. Это позволит минимизировать затраты на повторное обучение и тестирование, а также обеспечит предсказуемость и стабильность результатов.

Не менее значимой проблемой является не детерминированность вывода моделей. Результаты генерации могут различаться при каждом вызове, что усложняет анализ влияния изменений в запросах или промптах. Прозрачные и стабильные механизмы версионности и фиксирования результатов нужны для точного отслеживания и отладки. Cortex AISQL предлагает не только инновационный технический стек, но и подход к интеграции ИИ, который способствует формированию более зрелых, масштабируемых и контролируемых аналитических процессов. Прогресс в типовых системах, поддержка пакетной обработки и расширение мульти-модального анализа делают платформу крайне перспективной для внедрения в индустриях с большими объемами данных и сложными требованиями к обработке.

В конечном итоге, Cortex AISQL представляет собой не просто инструмент, а философию нового поколения для построения умных систем, которые способны не просто работать с данными, а понимать их структуру и контекст. Это откроет новые горизонты для исследователей, разработчиков и бизнес-аналитиков, желающих вывести работу с искусственным интеллектом на качественно новый уровень. Будущее работы с LLM заключается в соединении глубокой интеграции с современными аналитическими системами и эволюции наших типовых систем, и в этом плане Cortex AISQL демонстрирует яркий пример того, как можно двигаться вперед. Многие специалисты с нетерпением ждут, как Snowflake и другие лидеры рынка будут развивать эти идеи и преодолевать возникающие вызовы, формируя стандарты и лучшие практики для широкого внедрения искусственного интеллекта в повседневную работу с данными.