Ejecute modelos ONNX y TensorFlow directamente en la base de datos. Los modelos se ejecutan en la base de datos. Los datos siguen en su ubicación. Las consultas se resuelven en milisegundos.

Tipo de vector nativo con modelos de integración incorporados, indexación aproximada por vecino más cercano y búsqueda por similitud.

Combina la búsqueda por similitud con el filtrado por palabras clave, para un contexto preciso y relevante en aplicaciones RAG.

Proteja las funciones definidas por el usuario en Python, Scala o JavaScript, para conectar sus flujos de trabajo directamente a modelos de lenguaje, sin importar el tamaño.

Conecte los agentes de IA directamente mediante el servidor MCP.

Preprocesamiento de datos basado en SQL, con funciones de preprocesamiento de aprendizaje automático integradas y tablas temporales. El cálculo de características en línea se hace en la base de datos, donde ya están los datos.

Impleméntelo totalmente en sus instalaciones, en cualquier hardware. Se ejecuta por completo en su hardware, red y entorno.

Lea los formatos Iceberg y Delta de forma nativa, con gestión de credenciales y caché de objetos externos. Sus datos siguen en formatos abiertos en una infraestructura bajo su control.

Control total de los puntos finales de modelos de IA e inferencia en la base de datos. Usted elige los modelos, es el propietario de las implementaciones y audita las decisiones.

Las funciones definidas por el usuario en Python, Scala y JavaScript se ejecutan en el perímetro de seguridad de la base de datos.

Cifrado en reposo y en tránsito, con enmascaramiento dinámico de datos y desidentificación por columnas. Creado para entornos regulados, aislados y con grandes exigencias en temas de cumplimiento.

Se procesan lotes de valores de columna con una sola instrucción de la CPU. El rendimiento de las consultas analíticas se escala al hardware, no a la configuración.

La ejecución de las consultas se hace en la caché de la CPU, no en la RAM. Ha demostrado ser más rápido que las bases de datos tradicionales en memoria para cargas de trabajo típicas OLAP.

Distribuye el procesamiento de consultas entre todos los núcleos disponibles, con partición automática e índices automáticos de almacenamiento. Las consultas solo acceden a los datos necesarios.

Se usa una arquitectura patentada Positional Delta Tree, para dar en tiempo real actualizaciones e inserciones en conjuntos de datos masivos, sin sacrificar nunca el rendimiento de lectura ultrarrápido y de baja latencia que exigen las cargas de trabajo de análisis.

Almacenamiento y cálculo separados, con configuración de la memoria en tiempo de ejecución y compatibilidad con almacenamiento por niveles. Escale la capa bajo presión sin afectar al resto.

Ingiera datos en vivo con DataConnect y consúltelos junto con datos históricos, con una latencia de menos de un segundo. Un solo sistema para el streaming y los lotes.