Hochwertige KI-Agent-Systeme entwickeln und implementieren

Databricks ist für Unternehmen konzipiert, die Agentensysteme auf ihren eigenen Daten erstellen müssen, anstatt sich auf generische KI-Modelle zu verlassen. Organisationen in verschiedenen Branchen setzen es wie folgt ein: FactSet hat einen Text-to-Code-Knowledge Agent entwickelt, der Fragen nichttechnischer Nutzer in natürlicher Sprache beantwortet, Block automatisierte Verkäuferoperationen wie die Erstellung benutzerdefinierter Menüs, Intercontinental Exchange (ICE) hat ein Agentensystem entwickelt, das proprietäre Finanzdaten sicher verwendet, um Kundenanfragen zu beantworten, und Comcast hat es verwendet, um eine personalisierte Betrachtererfahrung mit Sprachbefehlen zu ermöglichen. Diese Beispiele umfassen Finanzdienstleistungen, Technologie und Medien und zeigen, dass die Plattform Daten- und KI-Teams unterstützt, die genaue, domänenspezifische Anwendungen und nicht generische KI-Ausgaben benötigen.

Anstatt Sie an ein generisches KI-Modell zu binden, können Sie mit Databricks jede Kombination von GenAI-Modellen, klassischen ML-Modellen und benutzerdefinierten Tools auf einer einzigen Plattform vergleichen, kombinieren und verwalten. Mit AI Gateway können Sie Modelle wie OpenAI GPT-4, Meta Llama 3 und Anthropic Claude 3 verwalten oder Ihre eigenen benutzerdefinierten LLMs und Prognosemodelle optimieren und erstellen. Sie können auch KI-Tools erstellen, veröffentlichen und freigeben, die unstrukturierte Daten abrufen, Code ausführen oder Remotedienste aufrufen, sodass ein Agent die beste Kombination von Modellen und Tools für seine Aufgabe anstelle eines einzigen generischen Modells verwendet.

Databricks bietet eine umfassende Palette von Tools, die die Erstellung, Bereitstellung, Bewertung und Governance von Agenten abdecken. Dazu gehören Agent Bricks für die Erstellung von Agenten auf der Grundlage von Unternehmensdaten, Document Intelligence für die Analyse und Klassifizierung von Unternehmensdokumenten, Unity Gateway für die Steuerung von Zugriff, Sicherheit und Kosten über Modelle und Agenten hinweg sowie AI Search, eine Vektordatenbank mit Echtzeitsynchronisierung von Quelldaten. Zusätzliche Tools unterstützen den gesamten Lebenszyklus: Agent Framework und Evaluation für die Bewertung der Agentenqualität, Model Serving für die einheitliche Bereitstellung, Model Training für die Feinabstimmung oder Vorschulung von LLMs und klassischen ML-Modellen, Databricks Notebooks für die gemeinsame Entwicklung, Managed MLflow für MLOps und LLMOps und Data Quality Monitoring für die Nachverfolgung von Datenaktualität und Anomalien.

Preisinformationen für Databricks finden Sie hier. Diese Seite behandelt speziell die Preise für das Foundation Model Serving; es handelt sich um die Preisressource, zu der Databricks für KI-Workloads auf der Plattform verlinkt. Bei Fragen zu Preisen für Ihren spezifischen Anwendungsfall können Sie sich auch an das Databricks-Vertriebsteam wenden.

Sie können mit dem kostenlosen, selbstgesteuerten Free GenAI Training beginnen, das zu einem branchenweit anerkannten Abschlusszertifikat für Databricks führt. Databricks bietet außerdem ein Einstiegshandbuch, ein Tutorial für KI-Agenten, das Sie durch den Übergang einer Anwendung vom Proof-of-Concept bis hin zur produktionsbereiten Bereitstellung führt. Wenn Sie bereit sind, mit der Entwicklung zu beginnen, können Sie Databricks kostenlos testen oder den Vertrieb kontaktieren, um Ihren Anwendungsfall zu besprechen.

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