ThoughtSpot fügt GPT-3-Integration hinzu, um Kunden bei der Abfrage von Daten zu unterstützen

Bisher haben wir in dieser Woche gesehen, wie die generative KI von Salesforce zu CRM und Chatbots für den Kundenservice von Forethought kamen – und das sind nur die, die ich persönlich behandelt habe. Heute werfen wir einen Blick auf den generativen KI-Eintrag von ThoughtSpot, mit dem Sie Ihre Daten in natürlicher Sprache abfragen können, um gegebenenfalls Text oder eine Grafik mit der richtigen Antwort zurückzugeben.

An diesem Ansatz arbeitet die Ideenschmiede seit Jahren. Als ich 2019 mit dem Unternehmen anlässlich seiner Serie E im Wert von 248 Millionen US-Dollar sprach – zu der Zeit, als das Unternehmen einen Wert von 1,95 Milliarden US-Dollar hatte – nutzte es bereits künstliche Intelligenz, um Fragen in Klartext zu stellen, wie „Was ist der meistverkaufte Schuh? in Portland.” ‘zu SQL hinter den Kulissen und geben Sie eine Antwort.

Dies unterscheidet sich nicht sehr von dem, was heute angekündigt wird, aber es basiert jetzt auf GPT-3, um es Benutzern zu ermöglichen, eine Abfrage einzugeben und ein ähnliches Ergebnis zu erhalten. Die Technologie hat einige Zeit gebraucht, um aufzuholen.

„Wir wollten schon immer eine reine Benutzeroberfläche basierend auf natürlicher Sprache erstellen. Ich kann Ihnen sagen, dass wir vor vier Jahren ein internes Projekt hatten, um unser eigenes großes Sprachmodell zu erstellen. Wir haben das unterbrochen, weil wir wussten, dass dies möglich war.“ des großen öffentlichen Sprachmodells auftauchte, könnten wir es in die Einleitung aufnehmen [of our our products] Und die besten, flexibelsten und genauesten Plattformen anzubieten – das haben wir getan“, sagte Sudish Nair, CEO von ThoughtSpot, gegenüber TechCrunch.

Der vielleicht größte Kritikpunkt an ChatGPT ist, dass es manchmal die falsche Antwort gibt, aber es ist notwendig, dass Thoughtspot eine genaue Antwort liefert, wenn die Technologie zum Abfragen von Daten verwendet wird. In dieser Hinsicht nutzt das Unternehmen die GPT-3-API, um die natürliche Sprache in SQL zu übersetzen, fügt aber auch eine eigene Ebene hinzu, um sicherzustellen, dass es eine einzige richtige Antwort gibt, da bei Daten kein Platz für Fehler ist.

„Aus diesem Grund sind große Sprachmodelle sinnvoll, was sie in der Geschäftsinformatik vertrauenswürdig macht“, sagte Nair, „und für Datenbankabfragen ist es ein kompletter Wendepunkt und … wir haben den Stack wirklich anders aufgebaut, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit in großem Maßstab zu liefern in großen Unternehmen.”

Das Unternehmen weiß, dass es, egal wie sehr es sich anstrengt, es nicht immer richtig machen wird, deshalb hat es auch eine Feedback-Schleife eingerichtet, um es wissen zu lassen, wenn es einen Fehler gemacht hat, entweder durch Ungenauigkeit oder durch den Kunden, der Daten präsentiert anders als der Algorithmus funktioniert.

Der Benutzer kann die Art und Weise, wie etwas gemessen wird, ändern, indem er die Abfrage bearbeitet, je nach Antwort einen Daumen hoch oder runter gibt, und das Programm kann dieses Feedback verwenden, um die Antworten in Zukunft anzupassen.

Verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz kommen ins Spiel, sowohl wenn der Benutzer die Frage stellt, als auch wenn die Ideenseite die Antwort abruft und generiert. Darüber hinaus kann die KI-Software von Thoughtspot Datenexperten dabei helfen, benutzerdefinierte Datenmodelle für ihre Quelldaten zu erstellen.

Das Unternehmen wurde 2012 gegründet und hat pro Crunchbase über 660 Millionen US-Dollar gesammelt. Eine private Betaversion der neuen Integration mit GPT-3 wird heute eröffnet.