Building Reliable Conversational Agents with Genie - Japanese

このコースでは、Databricks の Genie Space の設計、構築および保守の方法を学びます。Genie Space は、ビジネスユーザーがガバナンスされたデータについて質問し、コードを書かずに SQL に基づく回答を受け取れる自然言語インターフェースです。

Genie が Databricks の AI/BI 製品ファミリーにどのように位置づけられるか、そして自然言語をどのように信頼できる SQL クエリに変換するかを学びます。このコースでは、正確で一貫性があり、信頼できる結果を提供する Genie Space を作成するために何が必要かに焦点を当てます。

ソースデータの理解とベンチマークの定義から、ナレッジストアのキュレーションツール一式を使った Genie Space の構成と改良まで、完全なエンドツーエンドのワークフローをたどります。これらのツールには、メタデータ、シノニム、プロンプトマッチング、SQL ロジック、サンプルクエリ、テキストの手順が含まれます。

また、Databricks One を通じてビジネスユーザーと Genie Space を共有する方法、Unity Catalog のガバナンスがどのように自動的に適用されるかを理解し、モニタリングとユーザーのフィードバックを使って品質を継続的に改善する方法も学びます。

コースを終える頃には、ガバナンスされたセルフサービスの会話型分析を大規模に提供する、本番運用の準備が整った Genie Space を作成および管理できるようになります。

注記：Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。

Languages Available: English | 한국어

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

このコンテンツは、以下のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。

• Databricks workspaceの一般的な知識 - ワークスペースの UI を操作し、コンピュートリソースをアタッチし、ノートブックを実行できる

• Unity Catalog の概念の知識 - Unity Catalog のカタログ、スキーマ、テーブルを理解している。権限、タグ、列マスクの経験があると役立ちますが、必須ではありません。

• 中級レベルの SQL の習熟度 - SELECT、JOIN、GROUP BY、集計関数を含む SQL クエリを読み書きできる。

• Databricks SQL のエンタイトルメントと、サーバーレスの SQL warehouse に対する CAN USE 権限を持つ Databricks workspaceへのアクセス。

Outline

• Genie の概要

• デモ: Bakehouse のセットアップとデータ探索

• デモ: Genie Space の作成と探索

• デモ: Genie ベンチマークの追加

• ラボ: HR Genie Space の作成

• 効果的な Genie Space のキュレーション

• デモ: Knowledge Store へのメタデータの追加

• デモ: Knowledge Store への SQL ロジックと instructions の追加

• デモ: Genie の共有とエンドユーザー体験

• デモ: Genie の会話のモニタリング

• まとめと次のステップ

• ラボ - HR Genie Space のための Knowledge Store の改善

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Generative AI Engineer

Generative AI Engineering with Databricks - Japanese

本コースは、最新かつ最も普及しているフレームワークとDatabricksの機能を使用して生成AIアプリケーションを構築したいデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、その他のデータ実務者を対象としています。

注: Databricks Academyは、Databricks環境内の教室セッションをノートブックベースの形式へ移行しており、講義でのスライドデッキの使用を終了します。講義用ノートブックはVocareumのラボ環境で利用できます。

以下では、本コースに含まれる4つの4時間モジュールについてそれぞれ説明します。

Building RAG Agents with Agent Bricks: 本コースでは、Databricks Agent Bricksを使用して検索エージェントを構築するための実践的なトレーニングを提供します。参加者は、Knowledge Assistantsの探索とクエリ、AI Functionsを使用した非構造化ドキュメントの構造化データへの解析、セマンティック検索のためのテキストのチャンク分割、Vector Searchインデックスの構築、および複数のナレッジソースに支えられた本番運用対応のKnowledge Assistantsの作成方法を学びます。

Building Agentic Applications on Databricks: 本コースでは、Databricks上で本番グレードのエージェントアプリケーションを構築する方法を学びます。受講者は、Unity CatalogとMCPを使用してガバナンスされたエージェントツールを作成し、OpenAI Agents SDKを使用してシングルエージェントおよびマルチエージェントシステムを構築し、スーパーバイザーエージェントによってオーケストレーションされるknowledge assistantのユースケースのためにAgent BricksとGenieを活用する方法を学びます。本コースは、ツールのプロトタイピングから本番環境へのデプロイまでの全過程を扱い、MLflowのトレーシングを使用してエージェントの実行を観察する実践的な経験を提供します。

Agent Evaluation on Databricks: 本コースでは、MLflowの評価フレームワークを使用してAIエージェントを体系的に評価する方法を学び、従来のソフトウェアテストでは対応できない非決定論的なAIシステム特有の課題に取り組みます。受講者は、正確性や安全性などの一般的な基準のための組み込みジャッジ(built-in judges)、ビジネス固有の要件のためのガイドラインジャッジ、専門的なニーズのためのカスタムジャッジなど、さまざまな評価アプローチを実装する方法を学びます。本コースでは、キュレーションされたデータセットを使用したオフライン評価と、オンラインの本番モニタリングの両方を扱い、MLflowのトレーシング機能を使用してエージェントの実行パターンを理解し、さまざまなタイプのステークホルダーから人間のフィードバックを収集する実践的な経験を提供します。実践的なデモとラボを通じて、受講者はAIエージェントの開発ライフサイクル全体にわたって継続的な品質改善を推進する評価ワークフローを作成するスキルを習得します。

Deploying and Monitoring Agent Applications on Databricks: 本コースでは、Databricks上で生成AIエージェントをデプロイおよびモニタリングするためのエンドツーエンドのライフサイクルを扱います。参加者は、Declarative Automation Bundles(DABs)を使用してエージェントをDatabricks Appsとしてデプロイし、Model Context Protocol(MCP)を介してツールを統合し、MLflow Tracingでエージェントを計装し、スコアラー、マルチターンジャッジ、オンライン評価を使用して本番品質を評価する方法を学びます。実践的なデモとラボを通じて、参加者はDatabricksプラットフォーム上で本番グレードのAIエージェントを構築、観察、モニタリングする実践的な経験を得ます。

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Generative AI Engineer

Building Agentic Applications on Databricks - Japanese

このコースでは、Databricks上で本番運用グレードのAgentic Applicationsを構築する方法を学びます。受講者は、Unity CatalogとMCPを使用してガバナンスが適用されたAgentツールを作成し、OpenAI Agents SDKで単一およびマルチAgentシステムを構築し、Supervisor AgentでオーケストレーションされるKnowledge AssistantのユースケースにAgent BricksとGenieを活用する方法を学びます。ツールのプロトタイピングから本番運用へのデプロイまでの全過程を扱い、MLflow tracingを使用してAgentの実行を観測するハンズオン経験を積みます。

Generative AI Engineer

Deploying and Monitoring Agent Applications on Databricks - Japanese

このコースでは、Databricksで生成AI Agentをデプロイおよびモニタリングするためのエンドツーエンドのライフサイクルを扱います。受講者は、Declarative Automation Bundles（DABs）を使用してAgentをDatabricks Appsとしてデプロイする方法、Model Context Protocol（MCP）を介してツールを統合する方法、MLflow TracingでAgentを計装する方法、ならびにスコアラー、マルチターンジャッジ、オンライン評価を使用して本番運用品質を評価する方法を学びます。ハンズオン形式のデモとラボを通じて、Databricksプラットフォーム上で本番運用グレードのAI Agentを構築、観測、モニタリングする実践的な経験を積みます。