Databricks Assistant Data Science Agent のご紹介

2 年前のリリース以来、Databricks Assistant は、データ分析の実務者にとって不可欠なパートナーとなり、SQL および Python コードの生成、エラーの解決、ワークフロー内でのコンテキストに応じたガイダンスの提供を支援してきました。その間、AI の状況は急速に進歩しました。フロンティアは、単純なコパイロットやチャットボットから、推論、計画、複雑なマルチステップのプロセスを自律的に実行できるエージェントへと移行しました。

このパラダイムをデータに拡張するには、コードの流暢さ以上のものが必要です。エンタープライズ データ エージェントは、データのコンテキストを認識し、作業内容を確認および改良できるようにし、最高水準のガバナンスで運用する必要があります。Databricks は、このビジョンを実現できる独自の立場にあります。Unity Catalog が統一されたポリシー、リネージ、ビジネス セマンティクスを提供することで、このプラットフォームはすでにデータ インテリジェンスの信頼できる基盤となっています。その基盤の上に構築することで、エージェントは透明性、信頼性、厳密性を損なうことなく、質問から洞察までの時間を短縮できます。それが、私たちが Databricks Assistant にもたらそうとしている未来です。

Databricks Assistant へのエージェントの導入

Databricks Assistant を役立つコパイロットから、データ サイエンスと分析のための真の自律型パートナーへと高める大きな進歩である、Data Science Agent をご紹介できることを誇りに思います。Databricks Notebooks および SQL Editor と完全に統合されたData Science Agent は、インテリジェンス、適応性、実行を 1 つのエクスペリエンスにまとめます。これは、Assistant でエージェント モードを選択することで利用できるようになった新世代の AI データ エージェントの最初のものです。数日以内に顧客への展開を開始します。

Data Science Agent は、現在 Databricks Assistant で行っているすべてのことを基盤としており、より高度なタスクを Data Science Agent に任せることで、作業を大幅に加速します。Data Science Agent が日々の業務に役立つ方法をいくつかご紹介します。

• データの探索: エージェントに「@table で探索的データ分析を実行して、興味深いパターンを特定する」ように依頼できます。特定の領域に焦点を当てたい場合は、追加のガイダンスを提供できます。「@」機能は既存の Assistant 機能であり、参照している特定のテーブルを Assistant に簡単に示すことができます。

• ML モデルのトレーニングと評価: エージェントは、必要に応じて MLflow 機能を使用して、機械学習タスクを実行できます。たとえば、エージェントに「@sales_table で売上を予測する予測モデルをトレーニングする」ように依頼できます。次に、特定Modelの種類を使用するように指示したり、ハイパーパラメーターの調整にどれだけ重点を置くかを指示したりできます。
• エラーの修正: 皆さんは、Assistant のエラー診断ボタンを気に入っています。エージェント モードでは、エラー診断機能を使用して、追加の更新を行い、問題が解決するまで修正を繰り返し試すことができます。
• 結果の要約と説明: エージェントに分析結果の説明と要約を依頼したり、さらに分析を実行したりできます。
• 関連データの検索: エージェントは、アクセスできるテーブルを検索して、Unity Catalog でタスクを完了するために必要なデータを見つけるのに役立ちます。列名やデータの種類など、探しているものを詳細に説明してみてください。テーブルと列に説明的なコメント がある場合、Data Science Agent はこれに役立ちます。

正確で信頼できる回答

Data Science Agent の目標は、組織のデータに基づいて正確で関連性が高く、信頼できるデータ サイエンスと分析のエクスペリエンスを提供することです。これは、最先端の AI モデルにとっても難しい問題です。最先端の AI モデルは、それ自体ではデータのセマンティクス、ビジネス ロジック、またはチームの働き方を理解していないためです。Data Science Agent は、AI モデルの推論能力と Databricks Data Intelligence Platform を組み合わせることで、このギャップを埋め、信頼性が高く、コンテキストを認識した結果を保証します。たとえば、Unity Catalog を検索して適切なテーブルとノートブックを表示し、結果を解釈して、分析の改良、モデルのトレーニング、関係者への調査結果の要約など、最適な次のステップを提案できます。Data Science Agent は、エージェント ワークフローを管理されたコンテキストに置くことで、生の自動化を信頼できる加速に変えます。

はじめに

ワークスペース管理者は、Databricks プレビュー ポータル から Assistant エージェント モードのベータ版を有効にできます。

管理者がエージェント モードを有効にすると、Assistant の右下隅にトグルが表示されます。それをエージェントに切り替え、タスクを入力して、エージェントに最初から最後まで実行させます。マルチステップまたはより複雑なリクエストの場合は、透明性と制御を強化するために Planner を試すことをお勧めします。

より複雑なワークフローのためのプランナーの使用

エージェントのプランナー機能は、実行前に計画を作成することで、複雑なワークフローの処理に役立ちます。Assistant スレッドの開始時にオンにすると、エージェントは詳細な手順を提案し、必要に応じて明確にする質問をし、入力に基づいて計画を改良します。適切になったら、続行 をクリックすると、エージェントは手順ごとに実行し、途中で結果を確認し、最後に結果を要約します。

プランナーは、タスクが複数のステップにまたがる場合や、慎重なオーケストレーションが必要な場合に特に役立ちます。たとえば、顧客解約の調査では、データセットの探索、コホート分析、視覚化を通じてエージェントをガイドできます。または、ML パイプラインを構築する場合、プランナーは、データのクリーニング、特徴エンジニアリング、モデルのトレーニング、評価をまとまりのあるフローに構造化するのに役立ちます。

ツールの確認

あなたは運転席に座ったままです。コードを実行する前に、エージェントはあなたの承認を求めます。次のいずれかを選択できます。

• 今回のみ許可: 1 回の実行を承認します
• このスレッドでは常に許可: 現在の Assistant の会話内で作業を効率化します。これは、Assistant パネルの右上隅にある「+」を押すとリセットされます。
• 常に許可: 設定を変更するまで承認を与えます

さらに、エージェントには、テーブルの誤った削除など、意図しないアクションを減らすのに役立つ組み込みのガードレールがあります。とは言っても、特に本番データ、重要なテーブル、またはその他の機密性の高い操作に触れる場合は、生成されたコードを注意深く確認することをお勧めします。

今後の展望

今後、Data Science Agent をさらに強力にするために、いくつかの改善に投資しています。

• より広範なコンテキスト: MCP 統合を通じて追加のコンテキストを取り込みます。これにより、Assistant に今日持っていない新しい知識が提供されます。
• よりスマートなメモリ: Assistant の指示 はすでに Data Science Agent で使用されていますが、エージェントが指示の更新とキュレーションをさらに簡単に行えるようにしたいと考えています
• より高速なデータ検出: Data Science Agent は、タスクに必要なアセットを見つけるのに役立ちます。テーブルとコードを検索する機能で今日最初のステップを踏み出していますが、この領域の改善に取り組んでいます。

Data Science Agent はほんの始まりにすぎません。エージェント モードは、Databricks 全体でワークロード全体を調整するように成長します。私たちは、データ エンジニアリング以降のエージェント ワークフローを構築しており、すべて同じ信頼できる、管理された基盤によって支えられています。

今すぐ Data Science Agent をお試しください 🚀

Databricks Assistant の詳細については、製品ページ をご覧ください。または、すべての機能の詳細については、ドキュメント をお読みください。

管理者に Databricks Assistant Agent Mode を有効にするように依頼して、数時間の作業を数分に変え始めましょう。これにより、洞察に費やす時間が増え、メカニズムに費やす時間が減ります。

(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