维度网讯，Pinecone公司宣布，其AI知识引擎产品Pinecone Nexus已与微软OneLake实现集成，为企业AI代理提供基于现有数据、带引用且结构化的快速响应方式。该集成将原先缓慢、昂贵的检索过程转变为快速、结构化的响应，数据直接来自微软生态系统。

常见的AI代理在运行时，大部分时间和令牌（tokens）都用于从可访问数据中查找相关信息。它们需要检索原始数据，将其拼接后发送给前沿大语言模型（frontier LLM）进行理解。当生产环境规模扩大时，这一过程的任务完成率下降60%，令牌消耗及成本变得难以预测。

Pinecone Nexus是专为AI代理构建的知识引擎。它不在运行时让代理组装原始数据，而是提前完成这一工作，动态构建结构化、针对任务优化的上下文，称为工件（artifacts）。每个工件针对特定任务范围，提取正确的数据，应用适当的权限，并将结果格式化以便代理直接使用。代理通过专为知识检索设计的查询语言KnowQL来查询工件。KnowQL查询指定了代理所需内容、输出格式、引用要求及延迟预算。早期数据显示，采用该方案后，前沿大语言模型的令牌使用量减少超过95%，任务执行速度提高30倍以上，任务完成率超过90%。

对于使用微软Fabric的用户，其数据（包括文档、表格和Power BI语义模型）已统一到OneLake中。Nexus集成可直接连接OneLake，无需手动导入步骤。当代理需要完成任务时，Nexus查询OneLake，构建一个针对该任务及用户权限范围的工件，并通过KnowQL返回结构化、带引用的响应。每个答案都可追溯其来源，数据不会超出基于角色的访问控制（RBAC）权限范围，个人身份信息（PII）在摄取时被标记并集中管理。

目前，每个构建AI代理的团队都发明了自己的检索接口，导致碎片化。KnowQL定义了一种通用语言，代理可指定问题、输出结构、引用标准和延迟预算，符合KnowQL的知识引擎处理其余部分。Pinecone首席执行官Ash Ashutosh表示：“企业为AI代理提供动力所需的数据已经存在于微软OneLake中。Nexus从这些数据中构建特定任务的工件，并通过KnowQL为AI代理提供一个干净、结构化、带引用的接口，速度提高30倍以上，成本仅为传统检索方法的一小部分。”微软OneLake和Fabric生态系统副总裁兼总经理Dipti Borkar表示：“微软OneLake为AI应用和代理提供了统一的数据基础。Pinecone Nexus预先完成了从OneLake中提取、组装和推理数据的艰巨工作，因此我们客户的代理花费更少的时间进行工具调用，消耗更少的令牌，并更快地获得准确的答案。”

Nexus专为有合规要求的企业设计。工件按任务组装，范围受RBAC和基于属性的访问控制（ABAC）权限限制，并经过版本控制。每个答案都引用其来源。PII标记和LLM处理规则可一次性配置并一致应用。令牌消耗通过统一仪表板跨用户和工作负载进行跟踪。集成OneLake的Pinecone Nexus现已提供早期访问。Pinecone是全球超过9,000家客户和800,000名开发者信赖的AI知识基础设施提供商，其使命是让AI拥有知识。

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