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。

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