Crie aplicativos da geração AI no Databricks

Esta página fornece uma visão geral das ferramentas para criar, implantar e gerenciar aplicativos AI generativa ( AI generativa) no Databricks.

• • Comece agora: GenAI sem código
  • Experimente o AI Playground para testes e prototipagem baseados em interface do usuário.
• • Começar: MLflow 3 para GenAI
  • Experimente o MLflow para rastreamento, avaliação e feedback humano do GenAI.

Servir e gerar consultas de modelos de linguagem AI de grande porte (LLMs)

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 e implante agentes AI de nível empresarial

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.
Agent Bricks	Construa e otimize sistemas de agentes de inteligência artificial ( AI ) específicos para cada domínio com uma interface simples. Concentre-se nos seus dados e métricas enquanto o Agent Bricks simplifica a implementação.
Criar agentes personalizados	Crie, implante e avalie agentes usando Python. Suporta agentes escritos com qualquer biblioteca de autoria. Integrado com MLflow Tracing. Itere rapidamente usando Databricks Apps.
AI ferramentas de agente	Crie ferramentas de agente para consultar dados estruturados e não estruturados, código de execução ou conectar-se a APIs de serviços externos.
MCP (Protocolo de contexto modelo)	Padronize a forma como os agentes se conectam aos dados e às ferramentas com uma interface segura e consistente.

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
MLflow Tracing	Utilize MLflow Tracing para observabilidade de ponta a ponta. Registre cada passo que seu agente dá para depurar, monitorar e auditar o comportamento do agente em desenvolvimento e produção.
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.
Monitore agentes	Use a mesma configuração de avaliação (juízes LLM e métricas personalizadas) na avaliação off-line e no monitoramento on-line.