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、管理者やマネージャーがアシスタントの使用状況とエンゲージメントを追跡するのを支援します。
- ジョブエラーの診断：ワークフロー/ジョブページから直接ジョブエラーを診断します。
- AIによるフィルター生成：新しい結果テーブルで自然言語のみを使用してフィルターを作成します。
- SQLクエリの最適化: Assistantを利用して 効率の悪いSQLクエリを最適化します。
- アシスタントクイックフィックス：特定のセルエラーに対して、アシスタントは1-3秒以内に単行修正を自動的に提案します。
@-Tables
ユーザーは現在、アシスタントのプロンプトで直接@-mentionテーブルを改善するための直接的な応答を改善します。@を押すと、ユーザーには関連性の順に並べられたテーブルのリストが提供されます。ユーザーはまた、プロンプトで複数のテーブルを@-mentionすることもできます。右側では、ユーザーは完全なディレクトリ/カタログパスを見ることができます。
インライン改善
以前は、インラインアシスタントはセル全体またはクエリ全体でのみ動作し、たとえ微調整だけが必要だった場合でも、コード全体を再生成することがよくありました。今では、セルやクエリ内の特定の行をハイライトする機能を導入し、アシスタントが変更を加えるべき場所を正確に指定できるようになりました。この強化により、より多くの制御が可能になり、レスポンス生成が速くなります。
アシスタント使用ログ
管理者とマネージャーは、新たに導入されたアシスタントシステムテーブル（system.access.assistant_events）を使用して、アシスタントの採用とエンゲージメントを追跡することができます。このテーブルの各行は、サイドパネルやインラインチャットとのユーザーのインタラクションを記録しています。
また、以下のような情報を素早く視覚化できるカスタムサンプルダッシュボードも作成しました：
- 日別・月別のアクティブユーザー
- ワークスペースごとのアクティブユーザー
- 全体のトップユーザー
- サブミッションデータ：ワークスペースごとと合計
ジョブ失敗の診断
ユーザーは、エラーをより理解し、修正するために、失敗したジョブ内で直接アシスタントを使用することができます。
AI生成フィルター
アシスタントを使用して、自然言語を使用して結果の出力を素早くフィルタリングします。フィルタはステートメントの再実行を必要とせず、特定の洞察に深く掘り下げるために連鎖させることができます。
SQLの効率を向上させる
構文ハイライトの警告と/optimizeコマンドを活用して、非効率的なSQLクエリを改善します。最適化はリアルタイムで表示され、実行前に非効率性をすばやく特定するのに役立ちます。
アシスタントクイックフィックス
クイックフィックスは、新しい強力な機能で、LLMによって解決可能と確信しているSQLまたはPythonの一般的なセルエラーを自動的に解決します。これには、末尾のコンマ、タイプミス、構文エラーなどが含まれます。クイックフィックスはスピードを重視して設計されており、提案はわずか1〜3秒で提供され、キーボードショートカットとシームレスに統合されています。
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Databricks Assistantの動作を確認するには、私たちのデモビデオをご覧ください。Assistantを使用してデータパイプライン、SQLクエリ、データビジュアライゼーションを構築する方法をご覧いただけます。Databricks Assistantを使用して開発者の生産性を向上させる他の方法については、私たちのブログをチェックしてください。Databricks Assistantの使用に関するヒントとトリック
