業界初のジェネレーティブAIエンジニア学習パスウェイと認定資格を発表しました
本日、データおよびAIの実務家がジェネレーティブAIで成功するためのリソースを確保できるよう、業界初の ジェネレーティブAIエンジニアの 学習パスウェイと認定を発表します。 Databricksでは、ジェネレーティブAIが実務家と組織の革新と生産性向上に貢献し続けることを認識していますが、実務家が成功するためにはスキルアップと再スキルが必要です。 この新しいトレーニングは、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、開発者がジェネレーティブAIの旅の途中で出会うための3つの学習コンポーネントで構成され、DatabricksジェネレーティブAIエンジニアアソシエイト認定試験でクライマックスを迎えます。 Generative AI Engineer Learning Pathway& 認定資格 ジェネレーティブAIのスキルアップの必要性 ジェネレーティブAIとその応用は急速に進歩し続けています。 ハーバード・ビジネス・レビュー』誌 は、このテクノロジーによって、これまでにない加速度的なペースで専門知識に対する
Databricksで高品質のRAGアプリケーションを作成 する
RAG（Retrieval-Augmented-Generation ）は、独自のリアルタイムデータを LLM（Large Language Model） アプリケーションに組み込む強力な方法として、急速に台頭してきた。 本日Databricksユーザーが企業データを使用して高品質な本番LLMアプリケーションを構築するためのRAGツール群を発表できることを嬉しく思う。 LLMは、新しいアプリケーションを迅速にプロトタイプ化する能力において、大きなブレークスルーをもたらした。 しかし、RAGアプリケーションを構築している何千もの企業と仕事をした結果、彼らの最大の課題は、これらのアプリケーションを 本番で用いることができる品質にすること であることがわかった。 顧客向けアプリケーションに要求される品質基準を満たすためには、AIの出力は正確で、最新で、そして企業のコンテキストを認識し、安全でなければならない。 高品質なRAGアプリケーションを構築するためには、開発者はデータとモデル出力の品質を理解するための豊富なツール
Mosaic AI：本番運用のための複合AIシステムの構築とデプロイ
Translation Review by saki.kitaoka 過去1年間で、一般知識タスクにおける優れた推論能力を示す商用およびオープンソースの基礎モデルの急増を目の当たりにしました。 一般モデルは重要な構成要素ですが、実際のAIアプリケーションは、調整されたモデル、検索、ツールの使用、および推論エージェントなど、複数のコンポーネントを活用する 複合AIシステム が採用されることが多くなっています。AIシステムは基礎モデルを強化し、品質を大幅に向上させることで、顧客がこれらの生成AIアプリケーションを自信を持って運用に導入できるようにします。 本 日、Data and AI Summitで、Databricks Mosaic AIが本格的なAIシステムを構築するための最良のプラットフォームとなる新機能を発表しました。これらの機能は、数千の企業と協力してAI駆動アプリケーションを運用に投入してきた経験に基づいています。本日の発表には、基礎モデルのファインチューニングのサポート、AIツールのエンタープライズカタ