AIエージェント評価が進化！新たな合成データ機能で効率アップ
私たちのお客様は、汎用モデルを用いた大規模プロンプトから、ROIを向上させるために必要な品質を達成する専門的なエージェントシステムへと移行し続けています。今年初め、私たちは Mosaic AI Agent Framework と Agent Evaluation をリリースしました。これらは現在、多くの企業で、企業データを活用した複雑な推論や、サポートチケットの作成、メール対応などのタスクを実行するエージェントシステムの構築に利用されています。 本日、Agent Evaluationにおける大幅な強化として、合成データ生成APIを発表します。合成データ生成とは、実世界のデータを模倣した人工的なデータセットを作成することを指しますが、これは「架空の情報」を作ることではありません。私たちのAPIは、顧客独自のデータを活用し、それに基づいて評価セットを生成します。この評価セットは、顧客のユースケースに特化したものであり、ソフトウェアエンジニアリングにおけるテストスイートや、従来の機械学習における検証データのような役割を
Mosaic AI Agent Framework および Agent Evaluation の発表
Databricks は 、Data + AI Summit 2024 で、 生成 AI クックブック とともに、Mosaic AI Agent Framework および Agent Evaluation の パブリック プレビュー を 発表...
Databricks Feature Serving（特徴量サービング）の一般提供開始のお知らせ
本日、Databricks Feature Serving（特徴量サービング）の一般提供を開始いたします。 特徴量はAIアプリケーションにおいて極めて重要な役割を果たし、通常、正確に計算し、低レイテンシーでアクセスできるようにするためにはかなりの労力を必要とします。 この複雑さによって、本番のアプリケーションの品質を向上させるための新機能の導入が難しくなります。 特徴量サービングを利用すれば、AIアプリケーションに対して、単一のREST APIを使用してリアルタイムで、事前に計算された特徴量やオンデマンドの特徴量を簡単に提供することができます！ 特徴量サービングは、高速で安全、かつ簡単に使用できるように設計されており、次のような利点があります： 高速かつ低TCO - 特徴量サービングは、低TCOで高いパフォーマンスを提供するように設計されており、ミリ秒単位の待ち時間で特徴量を提供できます。 フィーチャーチェーン - 事前に計算された特徴量とオンデマンド計算のチェーンを指定することで、複雑 なリアルタイム特徴量の計算
リアルタイム の構造化データでRAGアプリケーションの応答品質を向上
Retrieval Augmented Generation（RAG ）は、Gen AIアプリケーションのコンテキストとして関連データを提供する効率的なメカニズムです。 ほとんどのRAGアプリケーションは、通常、ドキュメントやWiki、サポートチケットなどの非構造化データから関連するコンテキストを検索するためにベクトルインデックスを使用します。 昨日、私たちはDatabricks Vector Search Public Previewを発表しました。 しかし、これらのテキストベースのコンテキストを、関連性のあるパーソナライズされた構造化データで補強することで、Gen AIの応答品質をさらに向上させることができます。 小売業のウェ ブサイトで、顧客が"最近の注文はどこですか？" と問い合わせる、Gen AIツールを想像してみてください。 このAIは、クエリが特定の購買に関するものであることを理解し、LLMを使用して応答を生成する前に、注文品目の最新の出荷情報を収集しなければなりません。 このようなスケーラブルなアプ