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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

最新のDatabricks認定資格でジェネレーティブAIの専門知識を証明しよう!

ジェネレーティブAI技術は数ヶ月間話題となっており、その技術の現状や将来への即時的な影響に関してはさまざまな意見が存在します。技術が絶えず変化している中でも、Gartnerは 2026年には 80%の企業がジェネレーティブAIソリューションを本番環境で使用するようになると予測しています。さらに、Gartnerは、これらのソリューションを構築・展開するためのエンジニアリングスキルを今から身につけることを推奨しています。また、スキルギャップが将来の技術とその実用化に支障をきたす可能性があると強調しています。 そのため、Databricksはこの進化し続ける課題に対応するための認定資格、「 Databricks Generative AI Engineer Associate 認定」を設立しました。我々は業界初のジェネレーティブAIエンジニア認定に投資し、企業や個人がDatabricks上でジェネレーティブAIアプリケーションを構築・展開するための専門知識を確立できるよう支援しています。Databricksは、認定資格

Databricks Data Intelligence Platformのためのセキュリティベストプラクティス

Databricksでは、データが最も価値のある資産の一つであることを理解しています。当社の製品とセキュリティチームは協力して、セキュリティリスクに対抗し、コンプライアンスの義務を満たすことができるエンタープライズグレードの データインテリジェンスプラットフォーム を提供します。過去1年間で、 Azure Private Link for Databricks SQL Serverless によるデータアクセスの保護、 Azure firewall support for Workspace storage によるデータのプライバシー保護、 Azure confidential computing による使用中のデータ保護、 FedRAMP...

Databricks SQLの新機能をチェック!

Databricks SQLがさらにシンプルに、速く、コストダウン!最新の新機能とパフォーマンス向上をお届けします。すでに7,000社以上の顧客がデータウェアハウスとして利用しており、Databricks史上最も急成長しているプロダクトです! データウェアハウスの決定版 「レイクハウス」 Databricks SQLは、私たちが 2020年初頭 に提唱した レイクハウスアーキテクチャ に基づいて構築されています。このアプローチにより、コストが高く、独自仕様のデータウェアハウスはレガシーシステムになると予測し、実際に MIT Technology Insightsレポート では、74%の企業がすでにレイクハウスアーキテクチャを採用していることが示されています。多くの企業が利用するレイクハウスベースのデータプラットフォームは、最近発表された Forrester Wave for Data Lakehouses レポートでもレビューされ、Databricksは、現在の提供内容と戦略の両カテゴリで最高スコアを獲得し、リー

Databricks Partner Connectに最新の統合機能が登場!

私たちは、Databricks Partner Connectに3つの新しい統合が追加されたことを発表することを嬉しく思います。これは、パートナーのソリューションをあなたの Databricks Data Intelligence Platform のデータと統合し、ビジネスニーズに最適なものを簡単に実装できる一元化されたハブです。 私たちは、パートナーコネクトのデータガバナンス、データ取り込み、およびデータ準備と変換のカテゴリにパートナーを追加しました。 正確には、データガバナンスカテゴリーへの追加で、ユーザーはAIや分析の取り組みに不可欠な高いレベルのデータ品質と観測性を達成することができます。 Informaticaは、Partner ConnectのIngestionカテゴリーに現在存在し、シームレスなデータの取り込みと変換を促進します。 Alteryxは、Databricksとのデータ準備と変換機能を拡張し、AI駆動の洞察を加速し、ビジネスインテリジェンスプロセスを強化しました。 これらの統合により、組

DatabricksとPineconeで実現する最先端RAGチャットボット構築

お客様と対話するインテリジェントなボットをビジネスに導入することを想像してみてください。チャットボットは一般的に、顧客と対話し、彼らに助けや情報を提供するために使用されます。しかし、通常のチャットボットは複雑な質問に答えるのに苦労することがあります。 RAG とは Retrieval Augmented Generation (RAG) は、チャットボットが難しい質問を理解し、応答する能力を向上させる方法です。この生成AIデザインパターンは、大規模言語モデル(LLM)と外部知識の取得を組み合わせています。 これにより、リアルタイムデータを生成プロセス(推論時間)中にAIアプリケーションに統合することが可能になります。この文脈情報をLLMに提供することで、RAGは生成された出力の精度と品質を大幅に向上させます。 RAGを使用する利点の一部は次のとおりです: AIアプリケーションの精度と品質の向上: RAGがLLMにリアルタイムデータをコンテキストとして提供することで、AIアプリケーションの精度と品質が向上します。

AI/BIダッシュボードの次世代インタラクティビティ

September 9, 2024 Chris Eubank による投稿 in
今年のData and AI Summitで最近 発表 されたように、 Databricks AI/BI は、非常に視覚的でインタラクティブなローコードAI/BIダッシュボードと、 AI/BI Genieによって駆動されるノーコード会話型分析を用いて、組織全体でビジネスインテリジェンスと分析を民主化します。このブログでは、AI/BIダッシュボードのパフォーマンスと対話性を向上させる新機能をいくつか紹介します。 これらの日々、非常にインタラクティブ(またはクリック可能な)ビジネスインテリジェンスダッシュボードは必須です。これらは、ダッシュボードのユーザーがデータを動的に探索し、クリックごとに洞察をカスタマイズできるようにするため、不可欠です。これにより、ユーザーはデータに対するフォローアップの質問を行い、より早く、より情報に基づいた決定を下すことができます。これは、分析を通じて探索と問題解決を制限する静的なダッシュボードとは異なります。 このブログで取り上げる主な改善点は以下の通りです: クロスフィルタリング :視

ノートブック、ジョブ、パイプラインのサーバーレスコンピューティングにおけるコスト削減

私たちは最近、ノートブック、ジョブ、パイプラインのための サーバーレスコンピューティングの一般提供開始 を発表しました。サーバーレスコンピューティングは、ワークロードの迅速な起動、自動的なインフラストラクチャのスケーリング、およびDatabricksランタイムのシームレスなバージョンアップグレードを提供します。私たちはサーバーレスの提供における革新を続け、あなたのワークロードのための価格/パフォーマンスを継続的に改善することに専念しています。今日は、サーバーレスのコスト体験を改善するためのいくつかの発表を行うことを楽しみにしています: ほとんどの顧客、特に短期間のワークロードを持つ顧客にとって、 コストを25%以上削減 する効率改善。 強化されたコストの可視性 は、個々のノートブック、ジョブ、パイプラインレベルでの支出を追跡し監視するのに役立ちます。 ジョブとパイプラインに対して、 パフォーマンスよりもコストを最適化するという選択を示すことができる シンプルなコントロール(将来利用可能)。 新しいサーバーレスコン

強化されたワークフローUIがデバッグ時間を短縮し、生産性を向上

データチームは問題のトラブルシューティング、パッチの適用、失敗したワークロードの再起動に多くの時間を費やしています。エンジニアが一日中、自分のワークロードの調査とデバッグに費やすことは珍しくありません。 これで、データエンジニアが自分の仕事の問題を監視し、診断するのがより簡単になりました。これらの機能により、ジョブの実行が失敗したり、通常よりも長い時間がかかったりしたとき、失敗の理由を理解し、問題の根本原因を迅速に修復することができます。 タイムラインビューでのジョブの実行の視覚化 データエンジニアとして、ワークロードを最適化する最初のステップは、時間がどこで費やされているかを理解することです。複雑なデータワークフローでは、針を干草の山から探すような感じになることがあります。新しいタイムラインビューは、ジョブの実行をタイムライン上の水平バーとして表示し、タスクの依存関係、持続時間、ステータスを示します。これにより、DAGの実行におけるボトルネックや大幅な時間消費エリアを素早く特定することができます。タスクがどのよ

組織内の全員とAI/BIダッシュボードを共有する方法

Databricksでは、企業がデータを活用してビジネスプロセスを加速し、意思決定を強化することを簡単にすることを目指しています。 AI/BI は、Databricksプラットフォームにネイティブに統合されたAIファーストのビジネスインテリジェンス製品です。これは現在、 Databricks SQL のすべての顧客に利用可能です。 AI/BIダッシュボードは、組織全体で重要なビジネス指標、視覚化、洞察を安全に共有する強力な方法です。これらは、Databricksワークスペース内の他のユーザー、組織内の他のワークスペースのユーザー、およびDatabricksの 閲覧専用ユーザー (Databricksアカウントに追加されたが、ワークスペースには追加されていないユーザー)と共有できます。この記事では、組織全体でダッシュボードの共有を可能にするAI/BIダッシュボードの主要な機能について見ていきます。 共有可能なダッシュボードの作成 例から始めてみましょう。私たちは、販売機会を強調する例のダッシュボードを作成し、それを