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
DatabricksのモザイクAIを用いて複合AIシステムをより高速に構築！
多くのお客様が、一般的なモデルを使用したモノリシックなプロンプトから、製品準備完了のGenAIアプリに必要な品質を達成するための特化した複合AIシステムへと移行しています。 7月には、 エージェントフレームワークとエージェント評価を立ち上げ 、多くの企業がエージェントアプリケーションを作成するために使用しています。その一例が Retrieval Augmented Generation (RAG) です。今日、私たちはエージェントフレームワークに新機能を追加し、複雑な推論を行い、サポートチケットの開設、メールへの返信、予約の取得などのタスクを実行するエージェントの構築プロセスを簡素化することを発表します。これらの機能には以下のものが含まれます： 構造化されたエンタープライズデータと非構造化エンタープライズデータを共有可能で管理された AIツールを通じてLLMに接続します 。 新しいプレイグラウンド体験を使って、エージェントを素早く実験し評価します 。 新しい ワンクリックコード生成 オプションを使用して、プレイグラ
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 Vector Search パブリックプレビューのご紹介
昨日 発表した RAG(Retrieval Augmented Generation )に続き、本日、Databricks Vector Searchのパブリックプレビューを発表します。6月に開催されたData + AI Summitでは、限られたお客様を対象としたプライベートプレビューを発表しましたが、今回はすべてのお客様にご利用いただけるようになりました。Databricks Vector Searchは、PDF、Officeドキュメント、Wikiなどの非構造化ドキュメントに対する類似検索を通じて、開発者がRAG（Retrieval Augmented Generation）や生成AIアプリケーションの精度を向上させることを可能にします。Vector Search は Databricks Data Intelligence Platform の一部であり、RAG およびジェネレーティブ...
Lakehouse AI: Generative AIアプリケーション構築のためのデータ中心アプローチ
翻訳: Masahiko Kitamura オリジナル記事: Lakehouse AI: a data-centric approach to building Generative AI applications ジェネレーティブAIは、あらゆるビジネスに変革をもたらすでしょう。Databricksは10年にわたりAIイノベーションのパイオニアとして、AIソリューションを提供するために何千ものお客様と積極的に協力し、月間1,100万ダウンロードを誇るMLflowのようなプロジェクトでオープンソースコミュニティと協力してきました。Lakehouse AIとそのユニークなデータ中心アプローチにより、私たちはお客様がスピード、信頼性、完全なガバナンスでAIモデルを開発・展開できるよう支援します。本日開催されたData and AI Summitでは、Lakehouse AIがお客様のジェネレーティブAI制作の旅を加速させる最高のプラットフォームとなるよう、いくつかの新機能を発表しました。これらのイノベーションには、V
カスタマーサービスとサポートで大規模言語モデル革命を推進する
Original : Driving a Large Language Model Revolution in Customer Service and Support 翻訳： junichi.maruyama 独自のLLM対応ボットを作りたいですか？エンドツーエンドのソリューションアクセラレータを こちら からダウンロードしてください OpenAI’s ChatGPT , Google’s Bard...
AI Functions のご紹介： 大規模な言語モデルをDatabricks SQLで統合する
Introducing AI Functions: Integrating Large Language Models with Databricks SQL 翻訳： junichi.maruyama 大規模言語モデルの分野で素晴らしい進歩が見られる中、お客様から、SQLアナリストが日々のワークフローでこの強力なテクノロジーを活用できるようにするにはどうしたらよいかという問い合わせがありました。 本日、私たちはAI Functions のパブリックプレビューを発表できることを嬉しく思います。AI Functionsは、DBに組み込まれたSQL関数で、SQLから直接Large Language Models（LLM）にアクセスできるようになります。 今回の発表により、使い慣れたSQLのインターフェイスから、自社のデータに対してLLMの実験を素早く行うことができるようになりました。正しいLLMプロンプトを開発したら、Delta Live Tablesやスケジュールされたジョブなど、既存のDatabricksツールを使