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Snowflake：2025生成式AI与智能体非结构化数据必备指南（英文版）（22页）.pdf

上传人： 1****1 编号：987582 2025-12-10 22页 14.97MB

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1、UNSTRUCTURED DATA FORGENERATIVE AI AND AGENTSESSENTIAL GUIDETABLE OF CONTENTSIntroduction .3The New Data Foundation .4Getting Your Data Ready for AI .8Integrating Multimodality .11Building a Strong Data Foundation for AI .14Structuring Unstructured Data with the AI Data Cloud .19Table of Contents|2

2、THE ESSENTIAL GUIDE TO UNSTRUCTURED DATA FOR GENERATIVE AI AND AGENTSINTRODUCTIONWe live inside a sea of data.A recent report highlights how much in every minute of each day human beings are creating that data:Streaming363,000hoursofNetflixcontent Asking Siri 1 million questions Viewing 3.4 million

3、YouTube videos Performing5.9millionGooglesearches Sending18.8milliontextmessages Watching138.9millionFacebookandInstagramreels Composing 251 million emailsAnd thats just data delivered via the internet.It doesnt include all the data individuals and organizations create each day thats stored on perso

4、nal devices and network servers,or data used for monitoring systems and machine-to-machine communications.In 2024,the total volume of information generated by humans and machines was estimated to reach 147 zettabytes,or 147 trillion gigabytes.If you converted all that data to recorded speech,it woul

5、d generate more than 400 million years of continuous audio,or nearly four times the number of words ever spoken by human beings.This unfathomable amount of data is predicted to increase by another 2025%each year.By the end of 2025,global data production is expected to exceed 180 zettabytes.This data

6、 represents an enormous untapped opportunity for insights and innovation once we uncover the right ways to unlock it.This ebook will describe how organizations can prepare their unstructured data for use in training language models and building innovative AI applications.Introduction|3THE ESSENTIAL

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根据《非结构化数据生成式AI和智能体必备指南》的内容，以下是全文关键点的概括： 1. **数据量激增**：2024年，人类和机器生成的信息总量预计达到147泽字节，预计每年增长20-25%。 2. **非结构化数据的重要性**：全球约90%的数据是非结构化的，包括文本、图像、音频等，蕴含大量潜在洞察。 3. **AI和生成式AI的兴起**：LLMs和生成式AI使非结构化数据更易于分析，降低分析成本，提高价值。 4. **数据准备**：将非结构化数据用于AI需要预处理，包括数据清洗、解析、添加元数据、建立安全框架等。 5. **多模态集成**：AI系统通过分析多种数据模式（如文本、图像、音频）产生更深入的见解。 6. **构建强大的数据基础**：数据治理、智能自动化、数据监控和团队协作是AI成功的关键。 7. **Snowflake AI数据云**：提供处理非结构化数据、分析文本和多媒体数据、集成LLMs等功能，帮助企业释放数据潜力。
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