によって アキル・グプタ, マニ・パルケ 、 Patrick Wendell（パトリック・ウェンデル） による投稿
本日、TectonがDatabricksに参画することになったことをお知らせできることを大変嬉しく思います。Tectonは、エンタープライズがミッションクリティカルなデータを活用して、不正検知、リスクスコアリング、パーソナライゼーションなどのユースケース向けAIエージェントを強化するのを支援する、主要なリアルタイムエンタープライズフィーチャーストアです。Tectonは、カスタマイズされたパーソナライズされたエージェントシステムを構築する ために必要な重要なAIコンテキストを準備、キュレーション、提供することで、意思決定を行うAIエージェントを本番環境に展開することを容易にします。TectonをDatabricksに取り込むことで、オンラインデータ提供における最高の機能とDatabricksのAgent Bricksが統合され、お客様はこれまで以上に迅速かつ自信を持ってAIエージェントを構築、展開、スケールできるようになります。まもなく、Tectonの機能がDatabricksのワークフローやツールに直接組み込まれ、生データから本番AIエージェントまでのジャーニーが合理化され、より深い統合が期待できるようになります。
AIエージェントを正常に展開するには、タイムリーで信頼性の高いエンタープライズデータへのアクセスを提供し、各特定のユースケースに合わせてアクションをカスタマイズできるようにする必要があります。たとえば、リアルタイムの不正検知AIエージェントは、疑わしいアクティビティを検出するために、最新のトランザクションパターン、マーチャントリスクスコア、ユーザーシグナルを把握している必要があります。主な課題は、さまざまなデータレイク、データウェアハウス、データAPI、ストリーミングプラットフォームからのデータを、リアルタイムでAIエージェントが利用できる豊富なコンテキストに変換する能力です。明確なシステムがない場合、このデータの準備は遅く、反復的で、エラーが発生しやすく、エンタープライズがAIエージェントを本番環境に移行することを困難にし、イノベーションを遅らせます。
Tectonは、複雑で常に変化するデータを、本番AIエージェントにとって真に利用可能なものにするという課題を解決します。Tectonがない場合、チームは不正検知やパーソナライズされた推奨事項のようなリアルタイムの意思決定のためにデータを最新の状態に保つことに多くの時間とリスクを費やしています。UberのAIおよび機械学習プラットフォームの作成者によって設立され、同社が数千のモデルを本番環境でスケールさせることを可能にしたTectonは、エンタープライズが履歴レコードとリアルタイムアプリケーションの両方でモデルが必要とするデータを定義、作成、共有する方法を開発しました。これにより、信頼性の高い本番AIエージェントの展開と保守がはるかに容易になります。
Tectonは、古典的なMLおよびAIエージェントシステムの両方に、最新かつ関連性の高いコンテキストデータの作成、共有、提供を集中化および自動化し、以下の特徴を持つソリューションを提供します。
この実用的でエンジニアリング主導のアプローチにより、要求の厳しいAIアプリケーションを持つFortune 500企業やスタートアップ企業が、最も重要なプロジェクトを支えるバックボーンとしてTectonを選択しています。
私たちはすでに深い歴史と共通のビジョンを持っています。DatabricksはTectonに投資しており、Tectonの長年のパートナーであり、複数の業界にわたる多くの共同顧客を抱えています。Tectonのリアルタイムデータ提供とDatabricksのAIツールを統合することで、顧客は生データから本番環境までのジャーニー全体を合理化でき、すでにスケールで実績のある信頼できるエコシステム内で、従来の機械学習モデルとエージェント型AIアプリケーションの両方の構築と展開を、より迅速かつシンプルに行えるようになります。
Tectonにより、Databricksの顧客は、統合されたデータおよびAIプラットフォーム内で、完全に統合された自動化されたオンラインデータ提供を利用できるようになります。最も重要なことは、Tectonの業界をリードするリアルタイムデータ提供とAgent Bricksを統合することで、顧客はこれまで以上に迅速にAIアプリケーションを構築、展開、スケールできるようになることです。
(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
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