Introductie van Deepnote AI
Notebooks en AI: de perfecte match
Generatieve AI verandert razendsnel het speelveld van data-analyse. De nieuwe mogelijkheid om natuurlijke taal te gebruiken om effectiever met analytische code te werken; data-visualisaties te genereren vanuit zakelijke vragen; en door grote datasets te filteren voor inzichten op een converserende manier, zijn allemaal spannende vooruitgangen die ons te wachten staan.
Hoewel het een uitdaging blijft om de volledige reikwijdte van AI-integratie in reguliere analytische workflows te voorspellen, is één ding zeker: de innovaties die we tot nu toe hebben gezien, geven slechts een glimp van het enorme potentieel dat nog te benutten is. Bij Deepnote zijn we ervan overtuigd dat data-notebooks een cruciale rol gaan spelen in deze transformatie.
De recente opkomst van generatieve AI begon met een verschuiving naar eenvoudige chatinterfaces, maar wij geloven dat notebooks een dynamischer en veelzijdiger platform bieden voor AI-ondersteunde data-exploratie. De kracht van interactieve dialogen is niet beperkt tot chatvensters. In een chatvenster stappen betekent vaak dat je je werkruimte verlaat - het maakt je bewust van het gebruik van een extern hulpmiddel. In tegenstelling tot dat, bieden notebooks een ideaal platform voor een meer harmonieuze integratie van AI-assistentie, waardoor je gefocust blijft op je workflow.
De modulaire structuur van notebooks en de iteratieve cyclus van invoer en uitvoer bieden intuïtieve aanknopingspunten om AI in te schakelen wanneer dat nodig is, zelfs proactief zonder gebruikersprompt. Bovendien zijn notebooks een schat aan context die de grote taalmodellen (LLM's) nodig hebben om de meest relevante antwoorden te geven. Notebooks bevatten niet alleen je code, bestanden en data, maar ook het bijbehorende verhaal, je analytische doelen en je denkwijze bij het aanpakken van een probleem. Bij Deepnote gaat dit verder dan één enkel notebook, waar inzichten over je projectstructuur een extra laag van waardevolle context toevoegen. Deze rijkdom aan organisatorische kennis biedt enorme mogelijkheden voor AI-assistentie.
AI Copilot
We zijn super enthousiast om de eerste lid van de Deepnote AI-familie voor te stellen: AI Copilot. Met deze release wilden we vooral onze power-users in staat stellen: datawetenschappers en analisten die het grootste deel van hun werk in Python (of andere programmeertalen) doen. Deze doorgewinterde data-professionals willen vooral repetitie en boilerplate-code verminderen; voor hen is efficiëntie cruciaal.
AI Copilot biedt code-suggesties met bliksemsnelle snelheid en begrijpt de volledige reikwijdte van je notebook. Hoe meer tekst en code je als context schrijft, hoe relevantere code-suggesties je zult zien. Met deze tool kun je je meer richten op het grote geheel, terwijl de AI de repetitieve en saaie onderdelen van codetaken afhandelt.
Om de kwaliteit te bieden die we nodig hadden, zijn we samengewerkt met onze vrienden van Codeium. Zij leveren een combinatie van razendsnelle snelheid, geweldige modelprestaties en genereuze contextvensters. In ons gezamenlijke bètaprogramma meldden klanten een enorme boost in hun productiviteit, vergelijkbaar met wat ze ervaren in klassieke IDE's met Github Copilot - nu met alle extra voordelen van samenwerkende notebooks.
Wat komt er aan in Deepnote AI
Code-completion is de eerste stap in onze reis om datawerk in notebooks te transformeren via de kracht van AI. We hebben nog veel meer spannende functies in de maak, gericht op het verder verbeteren van de productiviteit voor analytics-professionals, maar ook om de drempel voor impactvol datawerk voor iedereen, ongeacht hun technische vaardigheden, radicaal te verlagen.
We introduceren binnenkort conversatie-AI-functies die helpen bij het genereren, bewerken, debuggen en begrijpen van zowel code als SQL. Daarnaast werken we aan ambitieuzere projecten die zijn ontworpen om de unieke eigenschappen van notebooks als rekenmedium te benutten. Houd ons in de gaten voor updates terwijl we deze spannende ontwikkelingen blijven onthullen. De toekomst voor notebooks is nog nooit zo helder geweest!
Over Gabor Szalai
Gabor is de hoofd productmanagement bij Deepnote, waar hij het geweldig vindt om uitdagende problemen aan te pakken met een team van ingenieurs die hem altijd te slim af zijn. Een technologie-enthousiasteling en sci-fi fan, hij is zeer optimistisch over de toekomst van AI. Buiten zijn professionele leven is hij een compulsieve lezer, houdt hij van zware objecten tillen, en jongleert hij met veel te veel interesses. Volg Gabor op LinkedIn.
