Data Driven Knowledgebase

Databricksは生成AI（Generative AI）の分野で革新的なプラットフォームを提供しており、幅広いツールや機能でAIモデルの開発と運用を支援します。本記事では、実際のユースケースで利用可能な機能をわかりやすく紹介します。

DatabricksのUnity Catalogは、データ、特徴量、モデルの一元管理を実現します。特に生成AIのプロジェクトでは、以下のような利点があります。

・データガバナンス: プロジェクトで使用するデータやモデルのアクセス制御が可能。

・データ探索の効率化: ユーザーはカタログを通じて関連データを簡単に検索し、生成AIに活用できます。

・特徴量ストアとの連携: 機械学習モデルで使用する特徴量のバージョン管理や再利用が可能。

これにより、データから生成AIモデルまでの一貫性を保ちながら効率的に運用できます。

Mosaic AIは、データ収集、モデル構築、推論、モニタリングまで、AIライフサイクルを一貫してサポートする機能を提供します。

・モデルサービング: 生成AIモデルを即座にデプロイし、アプリケーションに統合可能。

・ベクトル検索: 類似検索やレコメンドシステムに役立つエンベディングデータの効率的な管理。

・AI Playground: モデルのプロンプトやパラメータをリアルタイムで試し、調整が可能な環境。

これらにより、生成AIを迅速かつ柔軟に導入できます。

Databricksでは、大規模言語モデル（LLM）を活用した生成AIアプリケーションを簡単に構築できます。

・基盤モデルの提供: 事前学習済みモデルを利用し、ユーザーのデータで微調整可能。

・SQLとの連携: SQLから直接生成AI機能を呼び出し実行。

・ファインチューニング: 特定の業界やユースケースに合わせたモデルの最適化が容易。

Databricksの生成AI機能は、データサイエンティストからビジネスアナリストまで、幅広いユーザーにとって利用しやすい環境を提供します。効率的なデータ管理とAIモデルの統合により、生成AIの導入コストを大幅に削減し、ビジネス価値を最大化できます。