Databricks AI クックブックの紹介

DatabricksAIクックブックとそのサンプルMosaic AI Mosaic AIDatabricksコードを使用すると、 プラットフォームで Agent Evaluation と Agent Framework を使用して、概念実証 (POC) から高品質の本番運用対応アプリケーションまでを構築できます。

Databricks生成AIクックブックは、高品質の生成AIアプリケーションを構築するための決定的なガイドです。 高品質のアプリケーションは次のとおりです。

  • 正確: 彼らは正しい応答を提供します

  • 安全: 有害または安全でない応答を提供しません

  • 管理:データの権限とアクセス制御を尊重し、リネージを追跡します

Mosaic AI の研究チームと共同で開発されたこのクックブックでは、高品質の RAG アプリを構築するための Databricks のベスト プラクティス開発ワークフロー (評価主導型開発) を説明しています。 RAG アプリケーションの品質を向上させるための最も適切な方法を概説し、それらの手法を実装するサンプル コードの包括的なリポジトリを提供します。

ヒント

このクックブックを使用してぼろきれアプリを構築する方法はいくつかあります。

Databricksの品質への取り組み

Databricks は AI の品質に対して次のようなアプローチを採用しています。

  • 高速でコードファーストの開発者ループにより、品質を迅速に反復します。

  • 人間からのフィードバックを簡単に収集できるようにします。

  • アプリの品質を迅速かつ確実に測定するためのフレームワークを提供します。

Databricks の Mosaic AI レビュー アプリのアニメーション ウォークスルー。

このクックブックは、Databricks プラットフォームで使用することを目的としています。 具体的には:

  • エンタープライズ対応の LLMops とガバナンスを備えた高速な開発者ワークフローを提供するMosaic AI エージェント フレームワーク

  • Mosaic AIエージェント評価は、独自のAI支援LLM審査員を使用して、直感的な Web ベースのチャット UI を通じて収集された人間のフィードバックに基づく品質メトリックを測定し、信頼性の高い品質測定を提供します。

コードベースのワークフロー

ニーズに最も合った以下のワークフローを選択してください。

所要時間

構築する内容

リンク

10 分

フィードバックを収集するWebベースのチャットアプリにデプロイされたRAGアプリのサンプル

ぼろきれのデモ

2時間

ビジネス関係者からフィードバックを収集できるチャット UI にデータをデプロイした POC RAG アプリ

POC の構築とデプロイ

1時間

POCアプリの品質、コスト、レイテンシーを包括的に評価