释放无限可能性：运用生成式人工智能的力量满足市场需求并使您的客户感到愉悦。

你曾经是否曾经面临着代码迁移这一艰巨任务？无论是从SAS迁移到Python或Snowflake或BigQuery，C#迁移到Python，PL/SQL迁移到Snow SQL，或将ETL过程从Informatica迁移到Snowflake，挑战都可能是压倒性的。更不用说将报告从Tableau转换为Power BI或Qlik转换为Power BI所涉及的复杂性了。然而，借助生成式人工智能的突破性能力，这些看似大力士的任务现在可以轻松且经济实惠地完成。告别传统、耗时的工作流程，拥抱生成式人工智能在您的迁移工作中带来的变革性力量。

最近，我展开了一段迷人的旅程，探索生成式人工智能的领域，我发现的这些发现太激动人心了，不分享一下更待何时。在本文中，我精心准备了一组强大的使用案例，展示了生成式人工智能在革新数据科学领域中的卓越潜力。所以，系好安全带，让我们探索前方的可能性。

理解生成式人工智能

在我们深入探索生成式人工智能的迷人世界之前，让我们花些时间熟悉它的环境。生成式人工智能是人工智能的一个分支，专注于创建能够产生新的、原创的内容的模型。这些模型可以产生几乎类似于人类创作的现实图像、视频、音乐和文本。

生成式人工智能可以分为两种子类型：计算密度的模型（显式密度）和只能采样密度的模型（隐式密度），并且这些模型又分为子类型，在树的底部，我们主要使用这些模型：

自编码器（VAE）：

自编码器是生成式人工智能的基本构建块。它们是神经网络，旨在通过编码和解码数据来学习数据的有效表示。自编码器的一个引人入胜的用例是它们能够促进欺诈检测和异常检测。

2. 生成对抗网络（GANs）：

GANs利用由一个生成器和一个鉴别器组成的双重网络配合工作，以产生逼真的输出。GANs在各个领域中都取得了显著的成功，例如图像合成、视频生成，甚至是设计新产品。例如，GANs可以帮助创建用于营销和广告目的的高度逼真的图像，或帮助建筑师设想尚未建造的建筑物的逼真渲染图。

3. 扩散模型：

扩散模型是强大的生成式人工智能技术，在生成高质量、逼真的样本方面表现出色。这些模型可以学习数据集的潜在概率分布，然后生成类似于原始数据的新样本。它们在图像合成、医学异常检测和数据增强等领域显示出巨大的潜力。

4. 大型语言模型 (LLM)：

在各种生成式AI模型中，大语言模型（LLMs）是近年来的趋势。这些模型通过大量的文本数据训练，并能够生成连贯且与上下文相关的文本响应。随着LLMs的不断发展，出现了许多应用程序，包括语言翻译、聊天机器人、内容生成，甚至包括代码自动补全。本文将主要关注LLMs的有趣使用案例。

深入剖析引人入胜的使用案例

既然我们已经奠定了基础，让我们深入研究引起我注意的迷人用例。这些创新应用生成式人工智能不仅正在改变行业，还提高了数据科学家的能力，为他们各自领域的突破性进步铺平了道路。

使用嵌入式的认知搜索

在今天这个数据驱动的世界中，快速有效地提取相关信息的能力至关重要。传统基于关键字的搜索引擎在理解用户查询的上下文和细微差别方面经常表现不佳。然而，随着生成式AI，特别是利用嵌入式的出现，一种革命性的搜索方法已经出现了。

在生成式人工智能的背景下，嵌入是指捕捉单词、短语或文档的语义含义的向量表示。通过利用高级技术，如GPT或BERT（来自变形金刚的双向编码器表示），这些嵌入使机器能够理解文本数据内在的含义和关系。

由嵌入式支持的认知搜索比传统的搜索方法具有显著优势。它可以理解用户查询背后的意图，考虑上下文，并提供更准确和相关的搜索结果。

以下是一个例子来说明其潜力：想象一下你正在一家生成海量数据的大型机构工作。你需要找到与一个特定项目相关的具体文件。与仅依靠关键字匹配不同，具有嵌入式的认知搜索可以理解项目的上下文并返回有语义相关性的文件。它甚至可以建议相关的文件，即使它们不包含精确的搜索术语，也可能很有用。

此外，嵌入允许进行语义相似性搜索。这意味着您可以搜索与给定文档在概念上相似的文档，即使关键词或短语不同。例如，如果您有一个描述市场营销活动的文档，认知搜索可以识别其他讨论类似市场营销策略或相关主题的文档。

通过在认知搜索中利用嵌入的力量，组织可以增强其知识发现过程，提高搜索准确性并节省宝贵的时间和资源。无论是在企业知识管理系统、客户支持门户还是电子商务平台中，利用嵌入进行认知搜索使用户能够更有效地探索和检索信息。

这个使用案例展示了生成式人工智能特别是利用嵌入的革命性，改变了我们与文本数据互动和从中提取见解的方式。认知搜索的潜力是巨大的，随着技术的发展，我们可以期待更加复杂的应用程序，重新定义我们访问和理解信息的方式。

任何东西都可以做到：代码迁移和平台转换

生成式人工智能在代码迁移和平台转换方面已经证明是一个改变游戏规则的技术。传统的方法往往需要大量的时间、精力和潜在风险。然而，借助于生成式人工智能的力量，这些过程可以得到简化，使其更快速、更高效和更具成本效益。

代码迁移：将代码从一种语言或平台迁移到另一种可能是一项复杂而耗时的任务。生成式人工智能技术（如LLMs）可以通过学习源代码的基础结构和模式以及在所需的语言或平台上生成等效的代码来帮助这一过程。例如，让我们考虑将代码从SAS迁移到Python。 Generative AI模型可以在现有的SAS代码上进行训练，从而学习语法、逻辑和功能，然后在Python中生成等效的代码，从而减少迁移过程中的工作量和潜在错误。类似地，借助生成式AI，可以促进从类似C#到Python或PL/SQL到Snow SQL等语言的代码迁移。通过利用人工智能的力量，组织可以减少与代码迁移相关的挑战，加速过渡过程，并利用新技术和平台带来的利益。
平台转换：平台转换，例如将ETL过程从一个平台迁移到另一个平台，是生成式人工智能的另一个优势领域。以Informatica到Snowflake的迁移为例，生成式人工智能技术可以分析现有的ETL工作流程，理解数据转换，并在Snowflake的ETL中生成等效工作流程。这可以实现平台间的无缝转换，确保数据的连续性并最小化干扰。此外，生成式人工智能可以帮助将报告从一个可视化平台转换到另一个平台。例如，将报告从Tableau转换到Power BI或从Qlik转换到Power BI可能是一项繁琐的任务。但是，通过利用生成式人工智能的能力，模型可以学习源报告的可视化结构，数据映射和格式样式，然后在所需的目标平台中生成等效报告，大大减少了手动转换所需的时间和努力。

此外，生成式人工智能可用于测试用例的自动化。通过对现有代码库和测试套件进行模型训练，它们可以为Java或Python等编程语言生成单元测试用例。这种自动化简化了测试流程，提高了代码质量，并为数据科学家节省了宝贵的时间，让他们可以专注于更高层次的任务。

生成式人工智能在简化代码迁移、平台转换、报告转换和测试自动化方面的能力是变革性的。它使组织能够适应新技术、优化工作流程，并释放以前难以实现的效率。以生成式人工智能为驱动力，数据科学领域正在见证这些任务如何被处理和执行的范式转变。

商业分析服务赋能。

生成式人工智能具有潜力通过启用直观和用户友好的解决方案来改变业务分析服务。想象一种场景，客户可以轻松地从大量数据中提取见解，就像从虚拟助手请求信息一样。生成式人工智能通过赋予业务分析平台（例如Power BI或Tableau）高级功能使这成为现实。

客户经常表达希望得到简化自动化的分析体验的愿望。他们设想一种解决方案，可以简单地请求特定的数据见解，并接收视觉上吸引人的图表或图形，而无需复杂的查询或手动数据操作。

生成式人工智能将这一愿景变为现实。通过利用自然语言处理和机器学习技术，分析平台能够以通俗易懂的语言理解和解释用户的请求。客户可以说：“给我这个产品在这个地区这个月的销售额”，系统会聪明地检索相关数据，进行必要的计算，并以直观且视觉吸引人的方式呈现所请求的见解。

将生成式人工智能（Generative AI）纳入业务分析服务中，可以实现自助分析体验，使组织各级用户都能自如地探索和可视化复杂数据集，提取有价值的见解，做出基于数据的决策，而无需过多的技术知识或协助。

这个用例展示了生成式人工智能在革新商业分析服务方面的变革能量。它不仅增强了数据的可访问性，而且赋予了组织解锁其数据资产的全部潜力的能力。通过简化分析过程，组织可以更快地做出数据驱动的决策，发现隐藏的趋势和模式，并在各自的行业中获得竞争优势。

随着生成式人工智能的不断发展，我们可以预期将会有更高端的分析服务支持解决方案。与数据无缝交互并提取可行洞见的能力将变得越来越直观，使得基于数据驱动的决策变得日常业务运营的无缝部分。

医学NLP使用BioGPT

医疗专业人士处理大量的非结构化文本数据，包括患者记录、临床笔记、研究论文等。从这些数据中提取有价值的见解可能是一项耗时费力的任务。然而，生成式人工智能，特别是自然语言处理（NLP）模型，例如BioGPT，已经成为一种革命性的工具，可以改变医疗数据分析和决策制定。

BioGPT是生成式预训练变压器（GPT）模型的特殊变种，专门在医疗文献和与医疗保健相关的文本上进行训练。这种预训练使其具备深刻的医疗概念、术语和背景的理解。通过利用BioGPT，医疗专业人员和研究人员可以从大量的非结构化医疗数据中获取有价值的洞察力。

BioGPT的一项关键应用在于临床决策支持。医学专业人员可以将患者的症状、病史和检测结果输入到系统中，BioGPT可以分析数据，提供诊断、治疗选项和潜在的风险因素建议。这有助于医疗保健提供者做出更明智的决策，提高患者的预后。

此外，BioGPT可以帮助生物医学研究和文献综述。通过处理和分析大量的研究论文、临床试验和科学文章，BioGPT可以识别相关研究，提取关键发现，并提供特定医学主题的摘要或见解。这显著加快了研究过程，使科学家和临床医生能够及时了解最新进展并做出基于证据的决策。

BioGPT在医疗NLP中的另一个应用是对医疗记录进行编码和结构化。医疗编码是确保精确报销、临床文档和数据分析的重要过程。BioGPT可以自动从临床笔记中提取相关信息并分配适当的编码，简化编码过程并降低错误风险。

此外，BioGPT可以协助对电子医疗记录（EHR）进行自然语言理解。它可以分析和提取自由文本EHR中的重要临床信息，促进数据挖掘，实现群体健康分析。这有助于识别模式，预测疾病结果，改善医疗服务提供和规划。

通过利用 BioGPT 和医学 NLP 的力量，医护人员可以简化数据分析，提高决策效率和改善患者护理。这种高级语言理解和医学专业知识的结合赋予了医疗从业者和研究人员从庞大的非结构化医疗数据中提取有价值的见解的能力，从而彻底改变了医疗护理的传统方式，改善病人的治疗效果。

这个案例展示了生成式人工智能，特别是BioGPT在转化医学自然语言处理和革命性地改变医疗数据分析、临床决策和生物医学研究方面的巨大潜力。随着技术的不断发展，我们可以期待更复杂的应用程序，重新定义医学数据分析、解释和利用，以追求更好的医疗成果。

自动化软件缺陷闭环

软件缺陷是软件开发过程中不可避免的一部分，及时高效地解决缺陷对于交付高质量的软件至关重要。生成式人工智能提供了强大的解决方案，可以自动化识别和关闭软件缺陷，为开发团队节省时间和资源。

以下是使用生成式人工智能自动关闭软件缺陷可以给组织带来的好处：

缺陷识别：生成式人工智能模型可以分析代码库、日志和错误报告，以识别表明软件缺陷存在的模式和异常。通过利用机器学习算法，这些模型可以从历史数据中学习，并深入了解不同类型的缺陷。这使它们能够准确地定位代码库内潜在的问题。
自动根本原因分析：生成式人工智能可帮助执行软件缺陷的自动根本原因分析。通过分析代码更改、依赖关系和系统日志，模型可以确定缺陷的潜在原因。这些信息对开发人员非常有价值，因为它帮助他们理解根本原因并有效地解决问题。
自动故障修复生成：一旦发现软件缺陷并确定其根本原因，生成式AI模型就可以自动生成潜在的故障修复或建议代码更改以解决问题。这些模型利用其对编程语言、编程最佳实践和缺陷模式的理解，生成符合编码标准的高质量修复。
回归测试：在修复漏洞后，生成式人工智能可以帮助执行自动化回归测试。模型可以根据缺陷及其修复生成测试用例，确保问题得到解决，并且修复不会在软件中引入新的缺陷或退化。
持续学习和改进：生成式人工智能模型可以不断从开发人员和测试人员提供的反馈中学习。这种反馈循环有助于模型随着时间的推移不断完善其漏洞检测和修复生成能力，从而实现更准确和有效的缺陷关闭。

自动生成的人工智能软件缺陷关闭功能可简化缺陷解决流程，加速缺陷修复，提高软件质量。通过自动化重复和耗时的任务，开发团队可以专注于软件开发更为关键的方面，例如功能实现和性能优化。

本用例展示了生成式人工智能在自动化软件缺陷修复方面的变革潜力。通过利用机器学习和自动化，组织可以提高软件质量，缩短开发周期，并向客户提供更健壮可靠的软件产品。