据美通社 5月2日报道， Kinetica宣布推出业界首个与ChatGPT集成的分析数据库，开创了“对话式查询”的先河。用户可以就他们的专有数据提出任何问题，甚至是以前未知的复杂问题，并在几秒钟内得到答复。ChatGPT将自然语言转换为结构化查询语言（SQL）的前端界面与Kinetica的分析数据库相结合，提供了一种更直观和交互的方式来分析复杂的数据集。ChatGPT和Kinetica共同消除了数据探索的限制，并释放了组织数据的全部潜力。

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在当今快节奏的世界中，人们期望即时的满足和快速的结果，而ChatGPT满足这种期望的能力是其受欢迎的主要因素。虽然ChatGPT可以将自然语言转换为SQL，但对数据分析问题的响应速度取决于组织的底层数据平台。传统的分析数据库需要大量的数据工程、索引和调整才能实现快速查询，这意味着必须提前知道问题。如果事先不知道问题，查询可能需要数小时才能运行或根本无法完成。

Kinetica数据库可在几秒钟内提供答案，无需预先设计数据。Kinetica之所以能够提供对话查询，是因为使用了原生矢量化。在向量化查询引擎中，数据存储在称为向量的固定大小块中，查询操作是在这些向量上并行执行的，而不是在单个数据元素上执行。这允许查询引擎同时处理多个数据元素，从而在更小的计算空间上实现更快的查询。

此外，Kinetica融合了时间序列、空间、图形和机器学习等多种分析模式，拓宽了可以回答的问题类型，例如，“考虑到季节性、服务地点和关系等因素，我们如何改善客户体验?”Kinetica还实时获取大量流数据，以确保答案代表最新信息，例如，“我们库存水平的实时状态是什么？我们如何重新安排送货车辆以减少产品缺货的可能性？”

通过ChatGPT与Kinetica的集成，查询变得更具交互性和对话性。用户无需编写复杂的SQL查询或浏览复杂的用户界面，只需使用自然语言提问即可。ChatGPT将可以理解用户的意图，并根据他们的问题生成查询。然后，用户可以提出后续问题或提供额外的上下文。

（编译：玮琦）