Building Retrieval Agents On Databricks - Japanese

本コースでは、Databricks Data Intelligence Platform 上での検索エージェント構築に関する実践的なトレーニングを提供します。参加者は、非構造化文書を構造化データに解析する方法、検索workflows向けにコンテンツを変換・チャンク化する方法、文書検索のためのvector searchソリューションの構築方法、MLflow および Agent Bricks を使用した本番環境対応エージェントの開発方法を学びます。コースでは、文書処理から埋め込み生成、vector インデックス作成、ガバナンス機能を備えたエージェントデプロイメントに至るまでの、エージェントのライフサイクル全体を網羅します。

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

• 中級レベルのPythonプログラミング経験

• クエリの実行と関数の作成のための基本的なSQL知識

• Databricks Data Intelligence Platformの知識

• カタログやスキーマを含むUnity Catalogの概念の理解

• 大規模言語モデル（LLM）とプロンプトエンジニアリングの基本的な理解

• MLflowの基本知識

Outline

• 文書解析とチャンキング

• 検索のためのVector search

• 検索エージェントの構築とログ記録

• Agent Bricks

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Upcoming Public Classes

Building ETL Pipelines with SQL - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform で純粋な SQL を使用して、本番運用に対応した ETL パイプラインを構築する方法を学びます。受講者は、増分インジェストのための Auto Loader を使用したストリーミングテーブル、Silver-to-Gold 変換のための増分更新を伴うマテリアライズドビュー、宣言型 SCD タイプ 1 およびタイプ 2 ディメンション管理のための AUTO CDC (FLOW AUTO CDC)、および本番オーケストレーションのための SQL ファイルタスクを使用した Lakeflow ジョブについて学習します。このコースでは、メダリオンアーキテクチャ(ブロンズ → シルバー → ゴールド)を通じて、現実的な小売データセットに従います。

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。

Machine Learning Practitioner

Building Single-Agent Applications on Databricks - Japanese

本コースでは、Databricks Data Intelligence Platform上で単一エージェントアプリケーションを構築するための実践的なトレーニングを提供します。受講者は、Unity Catalogの機能をツールとして活用するAIエージェントの作成、MLflowによる包括的なトレースとモニタリングの実装、LangChainのような従来型frameworksとAgent Bricksのような最新ソリューションの両方を使用したエージェントのデプロイ方法を学びます。コースでは、AI Playgroundでの初期ツール作成とテストから、ガバナンス、評価、継続的改善機能を備えた本番環境へのデプロイまで、エージェントのライフサイクル全体を網羅します。

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Automated Deployment with Declarative Automation Bundles - Japanese

本コースでは、DevOpsの原則と、Databricks projectsへのその適用について包括的に解説します。まず、DevOps、DataOps、継続的インテグレーション（CI）、継続的デプロイメント（CD）、およびテストの概要から始まり、これらの原則をデータエンジニアリングパイプラインにどのように適用できるかを掘り下げます。

続いて、CI/CDプロセスにおける継続的デプロイメントに焦点を当て、プロジェクトのデプロイメントに利用できるDatabricks REST API、SDK、CLIなどのツールについて解説します。Declarative Automation Bundles（DAB）について、またそれらがCI/CDプロセスにどのように組み込まれるかを学びます。DABの主要な構成要素やフォルダ構造、そしてDatabricks内のさまざまなターゲット環境へのデプロイをどのように効率化するかを詳しく掘り下げます。また、Databricks CLIを使用して、異なる構成を持つ複数の環境向けに、変数の追加、修正、検証、デプロイ、およびDeclarative Automation Bundlesの実行を行う方法についても学びます。

最後に、本コースでは、Declarative Automation Bundleをローカルでビルド、テスト、デプロイするためのインタラクティブ開発環境（IDE）としてVisual Studio Codeを紹介し、開発プロセスの最適化を図ります。コースの最後には、GitHub Actionsを使用したデプロイパイプラインの自動化について解説し、Declarative Automation Bundleを活用したCI/CDワークフローの強化について紹介します。

このコースを修了する頃には、Declarative Automation Bundles を使用して Databricks projectのデプロイを自動化できるようになり、DevOps の実践を通じて効率を向上させることができるようになります。

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