İşletmeler yapay zeka (AI) ajanlarını ve analitik araçlarını aynı veriler üzerinde kullanırken, karşılaştıkları temel sorunlardan biri, farklı sistemlerin aynı veriden farklı sonuçlar üretmesidir. Örneğin, bir iş zekası panosunda gösterilen gelir rakamı, aynı veriyi sorgulayan bir SQL tablosunda veya bir AI ajanın yanıtında farklı şekilde yorumlanabilir. Bu sorun, veri bulut sağlayıcısı Snowflake tarafından bağlam katmanı adı verilen yeni bir yaklaşımla çözülmeye çalışılıyor.
Snowflake, bu yıl düzenlenen Snowflake Summit 2026 etkinliğinde, veri yönetimi ve AI entegrasyonunda önemli yenilikler duyurdu. Bu yenilikler arasında, yeni bir Kafka uyumlu veri akışı hizmeti olan Data Stream, uyarlanabilir hesaplama iyileştirmeleri, Apache Iceberg uyumluluğunun genişletilmesi ve Cowork ile CoCo adlı AI ajan ve kodlama ürünlerine yönelik güncellemeler yer alıyor. Ancak tüm bu yeniliklerin altında yatan temel unsur, Horizon Context ve Cortex Sense adlı iki katmanlı bir bağlam sistemi.
Bu sistemin amacı, işletmelerin veri tanımlarını tek bir yerde yöneterek, AI ajanlarının ve analitik araçlarının aynı veriden aynı sonuçları üretmesini sağlamak. Horizon Context, müşterilerin kendi tanımladığı ve düzenlediği iş mantığını yönetirken, Cortex Sense ise platform tarafından otomatik olarak çıkarılan ve zenginleştirilen bağlamı yönetiyor. Christian Kleinerman, Snowflake Ürün Başkan Yardımcısı, bu yaklaşımın önemini şu sözlerle vurguluyor:
"Çok sayıda araç var ve onlara bir soru sorduğunuzda, oldukça güvenilir bir yanıt alabilirsiniz. Ancak bu yanıtın doğru olup olmadığı tamamen farklı bir konu."
Dağınık İş Mantığından Yönetilen Bir Bağlam Katmanına
Günümüzde işletmelerin iş mantığı (business logic), SQL veritabanlarından iş zekası panolarına ve AI ajan talimatlarına kadar çeşitli sistemlere dağılmış durumda. Bu da aynı veriyi sorgulayan farklı sistemlerin farklı sonuçlar üretmesine yol açıyor. Horizon Context, bu sorunu çözmek için verilerin yönetildiği katalog katmanında çalışıyor ve müşterilerin tanımladığı iş mantığını tek bir yerde toplamayı hedefliyor.
Horizon Context'in temel özellikleri şunlardır:
- Müşteri yönetimli katman: Snowflake'ın Select Star'ı satın almasının ardından geliştirilen bu katman, PostgreSQL, SQL Server, Tableau ve Power BI gibi sistemlerden veri çekerek Horizon Katalog'una entegre ediyor.
- Anlamsal Görünüm Oto-pilotu: Sistem, müşterilerin manuel müdahalesi olmadan, zaman içinde otomatik olarak anlamsal görünümler oluşturup iyileştiriyor. Bu sayede, sürekli olarak güncellenen iş mantığına sahip olunuyor.
Cortex Sense ise platform tarafından otomatik olarak yönetilen ikinci bir katman. Bu katman, müşteri verilerinden ve kullanım desenlerinden otomatik olarak bağlam çıkararak, manuel düzenleme yapılmadan varsayılan deneyimi iyileştirmeyi amaçlıyor. Kleinerman bu ayrımı net bir şekilde açıklıyor:
"Horizon Context, müşterilerin açıkça tanımladığı her şeyi kapsarken, Cortex Sense platform tarafından çıkarılan ve zenginleştirilen her şeyi kapsıyor."
Bu iki katman, Snowflake'ın mevcut veri alma altyapısına da entegre ediliyor. Örneğin, Cortex Search adlı RAG uygulaması, hem CoCo hem de Cowork ajanlarına bir araç olarak bağlanıyor ve bu sayede her iki katmandan gelen bağlam, veri alma iş akışlarına aktarılıyor.
Horizon Context'in mimari olarak açık ve taşınabilir olması da önemli bir avantaj. Snowflake, bu teknolojiyi Open Semantic Interchange standartlarına bağlayarak, müşterilerin tanımladığı verilerin üçüncü taraf katalog ve araçlara taşınabilir olmasını sağlıyor. Kleinerman bu konuda şunları söylüyor:
"Horizon Context'in tamamen açık ve taşınabilir olmasını sağlamak için liderlik ediyoruz. Bu teknolojinin kilitli kalmasına izin vermeyeceğiz."
Bağlam Katmanları Yaygınlaşıyor: Peki Hangileri Gerçekten İşe Yarıyor?
Snowflake, bu alanda yalnız değil. Microsoft, Fabric IQ işletme ontolojisini MCP üzerinden açık hale getirerek, üçüncü parti ajanların aynı semantik katmandan yararlanmasına olanak tanıyor. Redis ise Iris adlı bir bağlam ve bellek platformunu piyasaya sürdü. Bu platform, ajanların veri erişimini optimize etmek için yeniden tasarlanmış bir depolama motoruna dayanıyor. Pinecone ise Nexus adlı yeni bir ürünle, vektör veritabanından bir bilgi motoruna geçiş yapıyor. Nexus, işletme verilerini ajanların sorgulamadan önce göreve özel yapıtaşlarına derliyor.
IDC araştırma direktörü Devin Pratt, Snowflake'ın yaklaşımını olumlu karşılıyor ve bu alanın gelecekteki önemini vurguluyor:
"Ajanlar sadece arka plandaki veri ve semantik kadar iyiler. Bu nedenle, modelden ziyade bağlam katmanı şu anda dikkat edilmesi gereken alan."
Pratt'a göre, Snowflake'ın en başarılı yönlerinden biri, Horizon Context ve Cortex Sense arasındaki ayrımdır. Horizon Context, müşterilerin açıkça tanımladığı kısımları yönetirken, Cortex Sense platform tarafından otomatik olarak çıkarılan kısımları yönetiyor. Ayrıca, Horizon Context'in katalog ve yönetişim katmanına entegre edilmesi de kritiktir.
"Bağlam katmanı, ajanlı AI için gerçek savaş alanı. Bir ajanın güvenilirliği, arka plandaki veri ve semantik kadar iyidir."
Moor Insights and Strategy şirketinden araştırma başkan yardımcısı Mike Leone de Snowflake'ın yaklaşımını destekliyor ve iki katmanlı mimarinin önemini vurguluyor. Leone, Horizon Context'in müşterilerin tanımladığı kısımları yönetirken, Cortex Sense'in platform tarafından otomatik olarak çıkarılan kısımları yönetmesinin doğru bir mimari karar olduğunu belirtiyor.
Veri ve AI dünyasında bağlam katmanlarının giderek daha önemli hale geldiği bu dönemde, Snowflake'ın sunduğu çözümlerin şirketlerin AI uygulamalarını daha güvenilir ve tutarlı hale getirme potansiyeli bulunuyor. Gelecek aylarda, bu alanda daha fazla yenilik ve rekabetin yaşanması bekleniyor.
Yapay zeka özeti
İş zekası araçları ve AI ajanları aynı veriden farklı yanıtlar üretiyor. Snowflake'ın Horizon Context ve Cortex Sense ile sunduğu bağlam katmanı çözümü, veri tanımlarını standartlaştırarak güvenilirliği artırıyor.
