Crie aplicativos da geração AI no Databricks

Esta página é uma visão geral das ferramentas disponíveis para o desenvolvimento de aplicativos generativos AI em Databricks, incluindo criação, implantação e gerenciamento de aplicativos generativos AI.

Servir e consultar modelos gen AI

Forneça um conjunto selecionado de modelos genéticos AI de provedores LLM como OpenAI e Anthropic e disponibilize-os por meio de APIs seguro e dimensionável.

Recurso	Descrição
Modelos de fundação	Atenda aos modelos AI, incluindo o código aberto e modelos de terceiros, como Meta Llama , Anthropic Claude , OpenAI GPT e outros.

Crie agentes de nível empresarial em AI

Crie e implante seus próprios agentes, incluindo agentes de chamada de ferramentas, aplicativos de geração aumentada de recuperação e sistemas multiagentes.

Recurso	Descrição
AI Playground (sem código)	Prototipar e testar os agentes do AI em um ambiente sem código. Experimente rapidamente os comportamentos dos agentes e as integrações de ferramentas antes de gerar código para implantação.
Estrutura do Mosaic AI Agent	Autor, implantado e avaliando agentes em Python. Oferece suporte a agentes escritos com qualquer biblioteca de criação, incluindo LangChain, LangGraph e agentes de código Python puro. Suporta Unity Catalog para governança e MLflow para acompanhamento.
Agent Bricks (sem código)	Crie e otimize sistemas de agentes AI específicos do domínio com uma interface simples e sem código. Concentre-se em seus dados e métricas enquanto o Agent Bricks simplifica a implementação.

Avalie, depure e otimize agentes

Acompanhe o desempenho dos agentes, colete feedback e impulsione melhorias de qualidade com ferramentas de avaliação e rastreamento.

Recurso	Descrição
Avaliação do agente	Use o Agent Evaluation e o MLflow para medir a qualidade, o custo e a latência. Colete feedback das partes interessadas e dos especialistas no assunto por meio de aplicativos de revisão integrada e use os juízes do site LLM para identificar e resolver problemas de qualidade.
MLflow Tracing	Use o MLflow Tracing para obter observabilidade de ponta a ponta. registre todas as etapas do agente, facilitando a depuração, o monitoramento e a auditoria do comportamento do agente no desenvolvimento e na produção.

Produza AI agentes

Implantar e gerenciar agentes na produção com endpoint escalável, observabilidade e governança integrada.

Tarefa	Descrição
agentes de log e registro	registrar o código, a configuração e os artefatos do agente em Unity Catalog para governança e gerenciamento do ciclo de vida.
agentes implantados	agentes implantados como gerenciador, endpoint escalável.
Monitore agentes	Use a mesma configuração de avaliação (juízes LLM e métricas personalizadas) na avaliação off-line e no monitoramento on-line.