高品質な AI エージェントシステムの構築とデプロイメント
データをあらゆる AI モデルとセキュアに接続し、高精度でドメインに特化したアプリケーションを作成します。
トップチームがデータベースで成功を収める
エージェントシステムのための唯一の統合プラットフォーム
汎用的な AI モデルに頼るのをやめましょう。 Databricksには、正確なデータ主導型の結果を提供するエージェントシステムを構築するためのツールがあります。
お客様のデータに基づいて構築されたエージェント
複数のシステムにわたるエンタープライズデータに基づいて
チューニングされたエージェントを迅速に開発できます。 従来の ML から GenAl まで、あらゆるモデルを使用して、アプリケーションのニーズに最適なソリューションを適用できます。
カスタム評価
Databricks はエージェント向けに組み込み型の評価機能を提供しており、あらゆる AI モデルをサポートしています。 AI ジャッジでエージェントの出力品質を測定し、修正を評価し、迅速に再デプロイします。ML と GenAI アプリケーション全体で、運用上の問題を特定し、根本原因を分析し、是正措置を講じることができます。
ガバナンス
エージェントに対するエンドツーエンドのガバナンスによりデータセキュリティを維持します。 すべてのモデルにガードレ ールを適用し、アクセス制御を自動化し、レート制限を設定し、ワークフロー全体にわたってデータの系統を追跡できます。
44%向上
エンドツーエンドの AI エージェントシステムのためのツール
Agent Bricks
エンタープライズデータに基づいて AI エージェントを構築します。 Databricks Agent Brickを使用すると、合成データ、カスタム評価、自動チューニングを使用して品質とコストを最適化できます。
Unity AIゲートウェイ
企業内のすべての LLM と MCP にデータガバナンスを適用できる単一の場所です。
AI Search
ソースデータのリアルタイム同期を備えた高性能なベクターデータベースです。
エージェントフレームワークと評価
Agent Framework を使用して、本番品質の AI エージェントを構築します。 このフレームワークの不可欠な機能であるエージェント評価は、AI 支援型評価によりエージェント出力の品質を確保し、人間のステークホルダーからのフィードバックのための直感的な UI を提供します。
モデルサービング
エージェント、GenAI、および従来の ML モデル向けの統合されたデプロイメント。
モデルトレーニング
オープンソースの LLM を微調整したり、カスタム LLM を事前トレーニングしたり、従来の ML モデルを構築したりできます。
Databricks Notebook
Databricks Collaborative Notebooks でチームの生産性を向上させ、リアルタイムのコラボレーションとデータサイエンスワークフロ ーの合理化を実現します。
Managed MLflow
より優れたモデルと生成 AI アプリケーションを構築するための統合 MLOps プラットフォームであるオープンソースの MLflow を拡張し、エンタープライズ クラスの信頼性、セキュリティー、スケーラビリティを提供します。
データ品質監視
シンプルでスケーラブルなモニタリングにより、異常を検出し、鮮度を追跡し、AI アセット全体にわたって一貫した品質の信号を送信できます。
Databricks データ + AI プラットフォーム は
Databricks Data + AI Platformで利用可能なあらゆるツールを活用して、組織全体でデータとAIをシームレスに統合できます。
高品質なエージェントシステムの構築
データを容易に変換
生成 AI と ML ワークフローのためのシームレスに統合されたデータの準備
Databricks を使用すると、あらゆるデータタイプを取り込み、それを GenAI や ML アプリケーション用に準備するためにジョブをオーケストレーションできます。 組み込み型のガバナンスにより、データの特徴付けを簡素化し、Databricks AI 検索を使用し て RAG 用のベクトル インデックスを作成します。これにより、データとモデルのパイプラインを統合してワークフローを合理化し、コストを削減できます。
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Databricks に関する FAQ
AI エージェント システムを使用すると、企業は複数の相互作用するコンポーネントを組み合わせることで複雑なタスクを実行できるエージェントまたはエージェントのセットを構築および運用できます。 エージェントシステムは、単一のモデルを使用する範囲を超えて、大規模言語モデル（LLM）、従来の機械学習（ML）モデル、企業データ、特定の目標を効率的に達成するためのツールなど、さまざまな構成要素を統合することで機能します。さらに、エージェントシステムには評価手法とガバナンスが組み込まれており、システムが設定された目標に対して高品質で成果を上げることができるようにし、システムのすべてのコンポーネントに対して完全に管理された方法で成果を上げることができます。