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
一般主義者から専門家へ：AIシステムの進化は複合AIへ！
複合AIシステムに対する バズ は現実であり、それには十分な理由があります。複合AIシステムは、複数のAIモデル、ツール、システムの最良の部分を組み合わせて、単一のAIでは効率的に対処するのが難しい複雑な問題を解決します。 振り返る：モノリシックからマイクロサービスへ 複合AIシステムの魔法に飛び込む前に、少し戻ってアプリケーション開発がどのように進化してきたかを探ってみましょう。モノリシックなアプリケーションの日々を覚えていますか？これらは巨大な、一体型のソフトウェアシステムで、フロントエンドのインタラクション、バックエンドの処理、データベース管理を一つのコードベース内で処理していました。彼らは強力でしたが、欠点もありました。 モノリシックアーキテクチャの課題: 遅い更新 : アプリケーションの一部を少し修正するだけで、システム全体を再デプロイする必要がありました。 スケーリングの問題 : システムの一部が重負荷になると、システム全体をスケールアップしなければなりませんでした。 単一の障害点 : 一つのコンポー
カスタムのテキストからSQL生成するアプリケーションで金融のインサイトを解き放つ！
序章 取得強化生成（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）を使用して企業が非構造化知識ベースを活用する方法を革新し、その可能性は広範に影響を及ぼします。 インターコンチネンタルエクスチェンジ（ICE） は、世界最大の証券取引所グループであるニューヨーク証券取引所（NYSE）を含む、取引所、クリアリングハウス、データサービス、住宅ローン技術を運営するグローバルな金融組織です。 ICEは、既存のアプリケーションからのデータ移動を必要とせずに、構造化されたRAGパイプラインを持つことで、構造化データ製品の自然言語検索のシームレスなソリューションを先駆的に開発しています。このソリューションは、エンドユーザーがデータモデル、スキーマ、またはSQLクエリを理解する必要性を排除します。 ICEチームはDatabricksエンジニアと協力して、Databricks Mosaic AI製品のフルスタック（ Unity Catalog , Vector Search , Foundation Model APIs , and Mod
企業AI：人工知能がビジネスの未来をどのように作り上げていくのかとそのガイド
エンタープライズAIとは何ですか？ 企業AIは、人工知能、機械学習、自然言語処理（NLP）の能力をビジネスインテリジェンスと組み合わせます。組織は、企業AIを使用して意思決定を推進し、競争優位性を拡大します。AIの実装は、自動化されたワークフローや改善されたデータ管理など、ビジネス価値を生み出す大規模なプロセスを企業が容易に行うのを助けます。エンタープライズAIは、組織の収益を増加させ、プロセスを効率化し、顧客エンゲージメントを向上させ、新たなビジネスチャンスを創出し、その他多くのことを支援することができます。 企業環境でのAIの利点は何ですか？ エンタープライズAIは、大規模なデータセットと高度なアルゴリズムを活用して、企業全体での運用を最適化し、ワークフローを効率化し、スケールでのイノベーションを推進します。これは既存のエンタープライズシステムやツールと統合します。エンタープライズAIの使用例には次のようなものがあります： データインテリジェンス 企業AIの重要な要素はデータインテリジェンスです。データインテ
AVEVA World Conference：AVEVA＆amp; Databricksによる産業AIの再定義
今後の AVEVA World Conference （10月14日から17日までパリで開催）は、Databricksがこの新しいパラダイムを形成する中心的な役割を果たすことで、産業用AIの未来にとって画期的なイベントになることが予想されます。私たちの 戦略的協力 を基に、DatabricksとAVEVAは、私たちの組み合わせた技術が世界中の産業組織で前例のない結果をもたらしている方法を示す予定です。 セッションのハイライト このカンファレンスで最も期待される瞬間の一つは、Databricksの共同創設者でCTOのMatei ZahariaとAVEVAのCEO、Caspar Herzbergによる共同基調講演です。このセッションでは、産業AIの変革的な可能性と、私たちのパートナーシップがどのように接続された産業エコシステムの基盤を築いているかについて探求します。 出席者は、製造業＆エネルギー部門のDatabricksグローバルインダストリーリーダー、Shiv Trisalが主導するセッションを見逃すことはありませ
Databricksデータインテリジェンスプラットフォームによる"オミクス"データ管理の変革
人間のゲノムの初稿が完成してから二十年、生物学研究の風景は革命的な変化を遂げました。ゲノム学の分野は急速に拡大し、単一細胞RNAシーケンシング、プロテオミクス、メタボロミクスなどの多様なデータタイプを含むより広範な"オミクス"革命を引き起こしています。 これらの最先端技術は、生物学的機能について最も詳細なレベルで 前例のない洞察 を提供し、疾患メカニズム、生物の適応、薬物や化学物質を含む環境要因との相互作用についての深い理解を提供しています。このオミクス爆発の影響は広範で、 薬物発見 、 精密医療 、 農業 、 バイオマニュファクチャリング を革新することを約束しています。 しかし、生命科学組織の大多数は、既存のデータインフラストラクチャと使用されている技術によって引き起こされる様々な課題のために、これらの洞察を完全に活用することに苦労しています。これらの課題を克服するためには、データプラットフォームの近代化が研究開発におけるマルチオミクスの成功的な適用にとって重要です。 このブログでは、Databricks D
Databricksを使用してビジネス成功のためのAI戦略を築く
AIは、その潜在能力が業務を変革し、競争力を維持することを組織が認識するにつれて、急速に新興技術からビジネスの必須項目に移行しました。しかし、AIの効果的な採用には、新しい技術を導入するだけでは不十分です。AIの潜在能力を実現するには、包括的なAI戦略が必要です。この戦略は、ビジネス目標と一致し、組織が賢明な決定を下し、AIの能力を最大限に活用するために必要な「大きな絵（ビッグピクチャー）」を提供します。 AIビジネス戦略とは何ですか？ AIビジネス戦略は、組織全体でAIを実装し運用するためのビジネスが取るアプローチを示しています。AI戦略を作成する過程で、組織は「なぜAIなのか？」や「組織がAIの成功を燃え上がらせるために何が必要なのか？」といった重要な問いを探求することができます。 技術とビジネス目標は、どのAI戦略にも中心的な要素ですが、 AIが人々にどのような影響を与えるか についても対処することが重要です。AI戦略は、倫理的原則を定義し、潜在的な人間への害を最小限に抑える方法についての指導を提供するべき
AIモデル共有のGAを発表
このブログへの貴重な洞察と貢献に対して、Daniel Benito（CTO、Bitext）、Antonio Valderrabanos（CEO、Bitext）、Chen Wang（リードソリューションアーキテクト、AI21 Labs）、Robbin Jang（アライアンスマネージャー、AI21 Labs）、Alex Godfrey（パートナーマーケティングリード、AI21 Labs）に特別な感謝を述べます。 Databricks Delta SharingとDatabricksマーケットプレイス内のAIモデル共有の一般提供をお知らせすることをうれしく思います。このマイルストーンは、 2024年1月のパブリックプレビュー発表 に続いています。Public Previewのローンチ以来、我々は新たなAIモデル共有の顧客やプロバイダー、例えば Bitext 、 AI21 Labs 、Rippleと共に、AIモデル共有をさらにシンプルにするために取り組んできました。 Delta Sharingを使用して、AIモデルを簡単
Databricks上のMeta Llama 3.2の紹介：高速な言語モデルと強力なマルチモーダルモデル
Metaとのパートナーシップを通じて、Llama 3シリーズの最新モデルを Databricks Data Intelligence Platform でローンチすることを楽しみにしています。このLlama 3.2リリースの小型テキストモデルは、顧客が高速なリアルタイムシステムを構築することを可能にし、大型のマルチモーダルモデルは、Llamaモデルが視覚理解を獲得する初めてのマークです。 両方とも、Databricksの顧客が 複合AIシステム を構築するための重要なコンポーネントを提供し、これらのモデルを企業データに接続してデータインテリジェンスを可能にします。 Llamaシリーズの他のモデルと同様に、Llama 3.2モデルは今日からDatabricks Mosaic AIで利用可能で、あなたのデータで安全かつ効率的にチューニングすることができ、簡単にMosaic AI ゲートウェイ と エージェントフレームワーク にプラグインすることができます。 今日からDatabricksでLlama 3.2を使い始めま
ゲーム業界向け『AI パワード BI』のご紹介
「よくダッシュボードの作成を依頼されるのですが、依頼内容がはっきりしていないことが多く、たとえ依頼者と会話をしても完全に理解できない場合があります。そのため、こちらで何かを作成しても、期待に合わずに最初からやり直したり、修正を重ねる必要が出てくることがあります。ここで興味深いのは、1) 依頼者自身で解答を見つけられる可能性があること、そして2) さらに重要かもしれないのは、依頼者が自分の探しているものに近いものを見つけることで、それを元に私たちのチームへの依頼内容を具体化できるという点です。」 - AAAスタジオのデータリーダー はじめに 2023年11月にDatabricksの次の進化「The Data Intelligence Platform」を発表した際、機械学習や生成AI（GenAI）などの機能をプラットフォームに統合する計画を共有しました。これにより、皆さんの生産性を向上させ、データから生み出せる価値をさらに高めることができます。本ブログでは、データインサイトの生成を民主化することを目指した機能の一つ