Databricks Assistant Quick Fixをリリース！
新機能「 Databricks Assistant Quick Fix 」をご紹介できることを嬉しく思います！これは、構文ミスや未解決のカラム、型変換など、一般的な一行エラーを自動で修正する強力な機能です。 調査によると、エラーの70%以上が単純なミスであり、修正には長い説明や大規模なドキュメント検索が必要ありません。Assistant Quick Fixを使え ば、AIの力を活用してコーディングの効率を高め、デバッグプロセスをよりスムーズにする統合ソリューションを実現しました。 Assistant Quick Fixの仕組み Assistant Quick Fixは、 Databricks Assistant を活用してエラー修正の提案を行いますが、特にSQLやPythonのコーディング中によく発生する特定のエラーを素早く修正するよう最適化されています。Quick Fixの重要な目標は「速さ」。提案は迅速に返され、手をキーボードから離さずに受け入れることができます。 どのようなエラーを修正できるのか？ Assis
Databricks Assistant の新機能は何ですか？
過去数ヶ月間、私たちは皆さんのフィードバックを集め、Databricks Assistantの応答の質と全体的なユーザーエクスペリエンスの両方に焦点を当ててきました。今日、私たちはより高度なDatabricksアシスタントを紹介します。これは、プロンプトエンジニアリングを簡素化し、ワークフローを加速するために設計された強力な新機能が詰まっています。 主な強化点には以下のようなものがあります： @-mentioning テーブル : ユーザーは、アシスタントのプロンプト内のテーブルを@-mentionすることができるようになりました。これにより、アシスタントが正確なテーブルを参照し、より正確な提案を行うことができます。 インラインの改善: ユーザーはセル内の特定の行を強調し、インラインアシスタントを初期化して、選択した行やクエリセクションに対する提案を集中させることができます。 アシスタント使用ログ ： 新しいシステムテーブル（system.access.assistant_events）が導入され、管理者やマネー
Databricks Assistant と AI 生成コメントの一般提供を開始
本日、すべてのクラウド プラットフォームで Databricks Assistant と AI 生成コメント が 一般提供されること をお知らせいたします 。 Databricks の使命は、プラットフォームをできるだけ簡単に使えるようにし、データと AI を民主化することです。 そのため、これらの機能をすべてのお客様に 追加料金なし で提供しています。 昨年 11 月、当社は、 データ インテリジェンス...
直感的かつパワフル！次世代のDatabricksノートブック
過去1年間、私たちはフィードバックに耳を傾け、新しいアイデアを試行錯誤してきました。その目的はただ一つ、データサイエンティスト、エンジニア、およびSQLアナリストのために、最高のデータ中心の開発体験を構築することです。そして本日、洗練されたモダンなインターフェースと強力な新機能を備えた次世代のDatabricksノートブックを発表できることを大変嬉しく思います。これにより、コーディングとデータ分析がさらに簡単になります。 主な 機能強化は次のとおりです。 最新のUX： 新しいノートブックUIとその他の機能のGAにより、コーディング体験がスムーズになり、ノートブックの整理が向上します。 新しい結果テーブル： 出力結果に対して直接検索やフィルタリングを実行し、コードなしでのデータ探索が可能です。 より強力なPython機能： ステップスルーのデバッガー、エラーの強調表示、強化されたコードナビゲーション機能を使用して、Pythonコードをより効率的に記述できます。 AIによる開発支援： Databricksアシスタント
調査：Databricks Assistant による生産性の向上
データ サイエンスとエンジニアリングの急速に進歩する分野では、生産性を向上させるために人工知能 (AI) の統合が不可欠になっています。 数多くのツールが登場し、データ実務者の生活を一変させ、複雑なタスクを容易にし、イノベーションを促進してきました。 2023 年 7 月に Databricks Assistant をパブリック プレビューでリリースしたとき、私たちはデータ サイエンティスト、アナリスト、エンジニア間の効率を合理化することのみを目的として設計しました。 この目標をどの程度達成しているかをよりよく理解するために、経験の異なる複数の組織のトップユーザーを対象に調査を行うことにしました。 調査の目的 Databricks Assistant がデータ プロフェッショナルに与える影響をより深く理解するために、幅広いユーザー エクスペリエンスを捉えられるようにこの調査を綿密に設計しました。 このアンケートを実施した目的は、アシスタントがユーザーの日常生活に与える影響をよりよく理解するだけでなく、アシスタント