TeradataAI
Funktionen von TeradataAI
Anwendungsfälle von TeradataAI
FAQ zu TeradataAI
QWas ist TeradataAI?
TeradataAI ist eine Erweiterung des Teradata Data Warehouse, die parallele SQL-Analysen, Vektor-Suche und KI-Modelle in einer Plattform vereint und sowohl in der Cloud als auch on-premise betrieben werden kann.
QWelche Deployment-Optionen gibt es?
Teradata folgt dem „Teradata Everywhere“-Ansatz: Public Cloud (AWS, Azure, GCP), Private Cloud, Managed Cloud und klassisches On-Premise-Hardware-System sind möglich.
QWie funktioniert die Vektor-Suche?
Daten werden in Embeddings umgewandelt und in einer speziellen Vektortabelle abgelegt. SQL-ähnliche Funktionen ermöglichen anschließend Ähnlichkeits-Queries, etwa für semantische Produkt- oder Dokumentensuche.
QIst TeradataAI kostenlos?
Nein. Teradata vertreibt die Software auf Subscriptions-Basis, meist gekoppelt an Rechen- und Storage-Ressourcen. Konkrete Preise hängen von Deployment-Größe und Support-Level ab und werden individuell angefragt.
QWelche Voraussetzungen braucht mein Team?
Solide SQL-Kenntnisse, Verständnis für Data-Modeling und Erfahrung im Betrieb von Data-Warehouse- oder Cloud-Umgebungen sind hilfreich. Für KI-Features sind zusätzlich Python und Grundlagen zu Embeddings von Vorteil.
QWo finde ich Beispiel-Code oder Dokumentation?
Auf der offiziellen Teradata-Dokumentationsseite sowie im GitHub-Repo „teradatagenai“ befinden sich Tutorials, Notebooks und SQL-Snippets zu Vektor-Suche, AgentBuilder und AI Factory.
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