Databricks アシスタントを最大限に活用するための5つのヒント
Databricks アシスタントは、Databricksノートブック、SQLエディタ、ファイルエディタで利用可能な、コンテキストを意識したAIアシスタントで、Databricksの生産性を向上させます： SQL／Pythonコードの生成 オートコンプリートコードまたはクエリ コードの変換と最適化 コードやクエリの説明 エラーの修正とコードのデバッグ アクセス可能なテーブルとデータの発見 Databricks アシスタントのドキュメント には、これらのタスクに関する高レベルの情報と詳細が記載されていますが、コード生成のためのジェネレーティブAIは比較的新しいものであり、これらのアプリケーションを最大限に活用する方法はまだ学習中です。 このブログ記事では、Databricks アシスタントを最大限に活用するための5つのヒントとトリックについて説明します。 Databricks アシスタントのための5つのヒント 1. より良い応答を得るためにFind Tablesアクションを使用する Databricks アシスタン
コンテキストを認識するAIアシスタント、Databricks Assistantの紹介
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link 本日、Databricks Notebooks、SQLエディタ、ファイルエディタでネイティブに利用可能な、コンテキストを意識したAIアシスタント、Databricks Assistantのパブリックプレビューを発表します。Databricks Assistantを使えば、会話形式のインターフェイスでデータを照会することができ、Databricks内での生産性が向上します。タスクを英語で説明すると、アシスタントが SQL クエリを生成し、複雑なコードを説明し、エラーを自動的に修正します。アシスタントは、Unity カタログのメタデータを活用して、テーブル、カラム、説明、および会社全体で人気のあるデータ資産を理解 し、あなたにパーソナライズされた応答を提供します。 データおよびAIプロジェクトの迅速な構築 SQLまたはPythonコードの生成 Databricks Assistant は Databricks の各編集画面にネイティブに
LakehouseIQのご紹介： あなたのビジネスを独自に理解するAIエンジン
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link 本日、LakehouseIQを発表いたします。LakehouseIQは、お客様のビジネスとデータのユニークなニュアンスを学習し、様々なユースケースで自然言語によるアクセスを可能にするナレッジエンジンです。LakehouseIQは、組織内のどの従業員でも自然言語でデータを検索、理解、照会す ることができます。LakehouseIQは、お客様のデータ、使用パターン、組織図に関する情報をもとに、専門用語や独自のデータ環境を理解し、素朴なLarge Language Models (LLM)よりもはるかに優れた回答を提供します。 ラージ・ランゲージ・モデルはもちろん、データに言語インターフェースをもたらすと約束されており、どのデータ会社もAIアシスタントを追加しているが、現実には、これらのソリューションの多くは企業データでは不十分である。どの企業も独自のデータセット、専門用語、ビジネス上の質問に答えるために必要な内部知識を持っており、質問に
Databricks Notebooksの新機能について
翻訳：Junichi Maruyama. Original Blog Link Databricks Notebooksは、データチームやAIチームが効率的に共同作業を行えるオーサリングエクスペリエンスを開発者向けに提供しています。今月末に開催されるData + AI SummitでNotebooksのエキサイティングな新機軸を共有するために、このチームは懸命に働いています。 Weston HutchinsとNeha Sharmaが担当するセッション「 Develop Like a Pro in Databricks Notebooks 」にぜひご参加ください。 ウォームアップとして、Notebooksに最近追加された機能を簡単に振り返ってみたいと思います。 SQLウェアハウスでDatabricks...
Databricks Notebooks向けの新しいデバッグ機能：Variable Explorer
Original: New debugging features for Databricks Notebooks with Variable Explorer 翻訳: saki.kitaoka 今日、Databricks NotebookのPython向けにVariable Explorer（変数エクスプローラ）の一般利用可能を発表することを非常に嬉しく思います。Variable Explorerを使用すると、Databricksのユーザーはノートブック内で定義されたすべての変数を一目で 確認したり、ワンクリックでDataFramesを調査・探索したり、pdbを用いてPythonコードをインタラクティブにデバッグすることが可能になります。 ノートブックの変数を確認する Variable Explorerは、ノートブックセッションで利用可能なすべての変数を表示します。すべてのシンプルな変数タイプについて、名前、タイプ、値が表示されます。 Variable Explorerは、SparkとPandasのDataFra
Databricks Workspaceの新しいFilesエクスペリエンスを発表
Original Blog : Launching a New Files Experience for the Databricks Workspace 翻訳： junichi.maruyama 本日、Databricksのワークスペースにおけるファイルの一般的な利用可能性を発表することを嬉しく思います。ファイルのサポートにより、DatabricksユーザーはPythonソースコード、リファレンスデータセット、その他あらゆるタイプのファイルコンテンツをノートブックと一緒に直接保存できるようになります。また、Databricksは、インラインコード実行をサポートする新しいリッチファイルエディタを一般的に利用できるようにします。この新しいエディタは、ファイルエディタにノートブックの多くの機能（入力時のオートコンプリート、オブジェクトインスペクション、コードフォールディングなど）をもたらし、より強力な編集体験を提供します。 ワークスペースでのファイルサポート は、Databricks Reposでお馴染みの機能を拡張
Databricks Notebooksのアップグレードを紹介 - 新しいエディタ、Pythonフォーマットなど
Databricks Notebooksは、データおよびAIプロダクトを構築するすべての人に、シンプルで統一された環境を提供します。本日、Notebooksのエクスペリエンスに関するアップデートを紹介します： オートコンプリートの高速化、シンタックスハイライトの改善、コードの折りたたみなど、より速くコーディングできるようになった新しいエディター。 Blackを使ったPython Code Formatterでコードを読みやすく、レビューしやすく。 ノートブック内で選択されたテキストを実行し、デバッグを加速させる 新しいノートブックエディター 私たちの新しいエディターは、ユーザーにとって、コーディングをより簡単に、より速く、より間違いの少ないものにするための多くの機能を可能にします。IDEからブラウザにシームレスに移行し、同様のユーザーエクスペリエンスにアクセスできるようにしたいと考えています。私たちは、MicrosoftのVS Codeを支えるオープンソースのエディターであるMonacoを採用し、あなたの生活をよ