Databricks AI クックブックの概要

DatabricksAIクックブックとそのサンプルコードでは、 プラットフォーム上のMosaic AI Agent Evaluation とMosaic AI Agent FrameworkDatabricks 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へと移行できます。

Databricks 生成AI Cookbook 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ハウツーガイドです。高品質のアプリケーションには、次のような特徴があります。

• 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

• 支配： 彼らは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、つまり評価主導型開発を示しています。 RAGアプリケーションの品質を向上させるための最も関連性の高い方法を概説し、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 RAG アプリを構築する方法はいくつかあります。

• 数分しかなく、 Mosaic AI Agent Framework & Agent Evaluation のデモを見たいです。

• コードに飛び込み、データを使用してRAG POCをデプロイしたいとします。

• データがないが、サンプルのRAGアプリケーションをデプロイしたい。

Databricks の品質に対するアプローチ

Databricks は、AI の品質に対して次の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、品質を迅速に反復処理します。

• 人間による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。

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：

• Mosaic AI Agent Framework は、エンタープライズ対応の LLMops とガバナンスにより、迅速な開発者ワークフローを提供します。

• Mosaic AI Agent Evaluationは、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いて、独自のAI支援LLM審査員による品質メトリクスの測定を使用して、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

以下のワークフローの中から、ニーズに最も適したものをお選びください。

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サンプルRAGアプリ	RAG のデモ
2時間	POC RAGアプリとデータをチャットUIに展開し、ビジネス関係者からのフィードバックを収集できます	POC の構築とデプロイ
1時間	POCアプリの品質、コスト、レイテンシを包括的に評価	POCの評価 品質問題の根本原因を特定する