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Geniez数据机器人连接大语言模型与大型机数据
初创公司Geniez推出软件解决方案，将AI大语言模型和智能代理与大型机连接，实现实时数据提取供AI使用。该方案突破IBM大型机数据孤岛限制，为非IBM的LLM和AI代理提供实时访问。公司由Model9前高管创立，支持DB2、IMS等多种大型机数据源，兼容Meta、OpenAI等主流AI模型，具备企业级可靠性和安全性。
Adeptia：AI智能体不会取代SaaS应用
Adeptia联合创始人兼首席创新官Deepak Singh表示，AI智能体替代SaaS应用的想法是错误的。他认为企业级SaaS不仅仅是简单的CRUD操作，而是包含数十年领域专业知识、合规框架和复杂多方协调的可靠系统。以EDI数据处理为例，AI智能体虽然擅长自然语言查询和模式识别，但在业务操作的确定性要求、合规性审计和异常处理方面存在局限。Singh提出三层SaaS架构模型，认为AI智能体是副驾驶而非自动驾驶，应在平台治理框架内运行。
MinIO为对象存储提供生成式AI升级与Iceberg集成
MinIO正在其对象存储与生成式AI之间构建连接层，涉及采用Iceberg表格的结构化形式。联合创始人兼联席CEO AB Periasamy表示，生成式AI推动了企业数据基础设施需求，直接促进公司增长。MinIO员工数量已达160多人，并积极扩展市场业务。公司正致力于解决大规模结构化数据与大语言模型之间的桥接问题，特别是如何让LLM理解Iceberg表格等结构化数据。
数据孤岛如何影响 AI 和智能体
数据孤岛长期困扰着组织，影响着人工智能的可靠性。它们导致信息分散、模型训练不完整、洞察力不一致。解决方案包括实施强大的数据治理、促进跨部门协作、采用现代数据集成技术等。克服数据孤岛对于充分发挥AI潜力至关重要。
借助新的 Business Data Cloud，SAP 通过集成 Databricks 提升 AI 能力
SAP推出了商业数据云（BDC），这是一个新的SaaS产品，旨在通过湖屋架构帮助团队将SAP生态系统数据与来自不同源系统的外部数据资产结合，从而推动长期价值。BDC与数据生态系统巨头Databricks的合作，使得SAP能够简化数据整合过程，消除复杂的数据管道需求，为先进的AI代理和分析工作负载提供统一的数据基础。
Google 竞逐多模态 AI 领导地位
Google 云计算部门预测多模态 AI 将成为 2025 年五大 AI 趋势之一。该公司正通过 BigQuery 数据仓库整合文本、图像、视频等非结构化数据,结合生成式 AI 处理,以抢占多模态 AI 市场先机。Google 认为,这种技术可以从以前无法使用的数据中挖掘洞察,为企业带来前所未有的个性化和可扩展性。
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