Genieエージェントの拡張：高度な分析、ファイル推論など

Data and AI Summitにおいて、DatabricksはGenie SpacesからGenie Agentsへの進化を発表しました。Genie Agentsは、ビジネスにおける特定の優先度の高い領域について、信頼できる回答を提供する専門家監修のエージェントです。それ以来、DatabricksはGenie Agentsの機能を拡張し続け、より幅広い質問に回答できるようにすると同時に、より簡単に管理（キュレーション）できるようにしました。

最新のアップデートにより、Genie Agentsはより強力で包括的になり、チームの既存のワークフローからより簡単に作成できるようになりました。新機能は以下の通りです。

エージェントモードとエージェントモードAPIによる、より深いリサーチ

チャットモードはデータに関する迅速で事実に基づいた検索に効果的ですが、よりニュアンスを含んだ複雑な質問には、エージェントによるさらなる推論が必要になります。このようなより深い調査のために、複数ステップの分析を可能にするエージェント型推論ループであるエージェントモードが、すべてのGenie Agentsで利用可能になりました。単一のクエリの後に停止して応答するのではなく、エージェントモードはリサーチ計画を作成・洗練し、複数の反復的なクエリにわたってデータを探索し、調査結果、可視化、引用を含むレポートを返すことができます。これまではデータアナリストと完全なリサーチ計画が必要だった自由形式のビジネス上の質問に対して、エージェントモードがリアルタイムのリサーチパートナーとして機能するようになります。

開発者は、エージェントモードAPIを使用して、DatabricksのUIを超えて複数ステップの推論と分析を導入できるようになりました。このAPIにより、開発者はエージェントモードをカスタムアプリケーション、チャットボット、スケジュールされたレポート、社内ツールに統合でき、Server-Sent Events（SSE）を介してクライアントにレスポンスをストリーミングできます。開発者は、フォローアップを含む完全な会話を維持し、プログラムによる監視のためにAPI経由でエージェントモードの会話とメッセージを取得できます。また、API経由の可視化サポートも追加され、テキスト応答を補完する豊富なビジュアルインサイトやデータテーブルを利用できるようになりました。

顧客向けの分析ポータル、社内のSlackボット、カスタムダッシュボード体験のいずれを構築する場合でも、エージェントモードAPIを使用すれば、エンドユーザーが活動するあらゆる場所に深い推論機能を導入できます。詳細と利用可能性については、ドキュメントをご覧ください。

Genie Agentの分析に非構造化データを取り入れる

ビジネス上の質問に対する回答は、テーブル内のデータだけに依存するとは限りません。全体像を把握するために、非構造化データからのコンテキストが必要になることがよくあります。チームがさまざまなデータタイプにわたる質問に回答できるよう、Genie AgentsはUnity Catalogのボリュームに保存されているファイルを分析できるようになりました。これにより、エージェントは1回の会話の中で、構造化データと並行してPDF、ドキュメント、スライドデッキ、画像に関する質問に回答できます。

エージェント作成者は最大10個のボリュームをGenie Agentにアタッチできるため、ビジネスユーザーはこれらのファイルのコンテキストとガバナンスされたテーブルを組み合わせた質問を投げることができます。例えば：

• 「どの地域で最も多くの顧客が解約していますか？また、解約時アンケートの主なテーマは何ですか？」
• 「これら2つのSOWの違いを比較してください。」
• 「ジムの費用精算の提出期限はいつですか？」

非構造化データの分析はエージェントモードで実行され、複数ステップの推論を使用して、最も関連性の高いファイルコンテンツを検索・分析します。Unity Catalogの権限を尊重するため、ユーザーはアクセス権を持つファイルのみを表示できます。また、大容量ボリューム全体でより高速かつ高品質な検索を行うためのコンテンツ検索インデックス作成をサポートしています。

より大規模なドキュメントコレクションを扱うチームの場合、コンテンツ検索によって速度とパフォーマンスが向上します。コンテンツ検索はファイルを準備してインデックスを作成し、Genie Agentがそれらをより効果的に使用できるようにします。これにより、ファイルに対する推論能力が向上し、より低いレイテンシで質問に回答できるようになります。詳細と利用可能性については、ドキュメントをご覧ください。

Genie CodeでGenie Agentsを管理する

ユーザーがより多くのGenie Agentsを大規模に構築できるよう、DatabricksはGenie Agentの管理（キュレーション）をより迅速かつ柔軟にするために多大な投資を行ってきました。データ専門家が高品質でカスタムなGenie Agentsを管理できるよう、多くのツールやカスタム構築されたスキルでGenie Codeを強化しました。

まず、Genie Codeは、作成者が高品質なベースラインとなるGenie Agentを構築するのを支援します。エージェントの目的、ユーザーの質問例、希望するデータソースを説明するだけで、Genie CodeがGenie Agentを作成し、一連の指示を追加します。これは、関連するテーブルに関してUnity Catalogで利用可能なメタデータや、それらのテーブルを使用した過去のクエリを活用します。

エージェントをセットアップした後、Genie Codeはエラーの診断も支援します。ユーザーは特定の会話のエラーやベンチマークの実行を分析するよう指示することができ、Genie Codeはエージェントの既存のコンテキストと特定のエラーを確認し、Genie Agentのコンテキストの改善案を提案します。

最後に、Genie Codeは本番環境でのエージェントの管理を支援します。エンドユーザーが質問を続け、エージェントに対するフィードバックを提供するにつれて、管理者はGenie Codeに主要な質問トピックや上位のフィードバック傾向の要約を依頼し、Genieの知識ギャップをよりよく理解することができます。Genie Codeは、検出されたギャップを解決するためのコンテキストの改善を提案することもできます。

作成者は、提案された指示、SQLクエリの例、またはナレッジストアの構成を保存する前に、いつでもGenie Codeの提案を確認できます。Genie Codeを使用したGenie Agentsの作成と管理の詳細については、ドキュメントをご覧ください。

チームメイトやエージェント管理者とチャットのインサイトを共有する

データに関する質問が1人だけで始まり、終わることはほとんどありません。通常、部門横断的な意思決定に影響を与え、さらなる分析のきっかけとなることがよくあります。インサイトの民主化をサポートするため、ユーザーは特定のGenie Agentsからのチャットを共有できるようになりました。

共有された会話は最新の状態に保たれます。新しいメッセージ、編集された可視化、フォローアップ分析は、共有リンクへのアクセス権を持つ全員に表示されたままになります。Genie Agentのユーザーは、会話の品質を確認しフィードバックに対応するために、エージェントの作成者と会話を共有することもできます。

チームメイトやエージェント作成者とのチャットの共有に関する詳細については、ドキュメントをご覧ください。

Genie Agentsを始める

これらのアップデートは、最近のGenie Agentsの作成体験の強化と相まって、ユーザーがよりスマートなGenie Agentsをより迅速かつ自信を持って作成できるように設計されています。初めてご利用になる場合は、Genie CodeまたはGenie Oneで最初のエージェントを 作成することから始めてみてください。次に、エージェントモードを使用して、単純なデータ分析や複雑なデータ分析の質問を行ったり、Unity Catalogのボリュームを接続して、非構造化データに関するコンテキストをエージェントに提供したりします。

新機能の詳細については、Genie Agentsのドキュメント ページをご覧ください。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事