Enhancing Databricks Genie with Advanced AI Capabi... - Databricks Community - 122152の翻訳です。
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Databricks AI/BI Genieは、あなたのデータとやり取りするための直感的な手段を提供します。自然言語で質問を行い、レイクハウスからインテリジェントなレスポンスを受け取ることができます。Genieによって、データの探索やビジネスインテリジェンスに容易にアクセスできるようになります。
この記事では、Genieのより深いAIの潜在能力をどのように引き出すのかを説明します。Genieはクエリー生成の複雑性に対応しますが、Genieが利用できる特殊なSQL関数であるDatabricks AI関数のコンセプトを理解することで、Genieがより洗練されたAIドリブンの分析を行い、その高度なレスポンスを理解するようにGenieをガイドできるようになります。Genieがこれらの背後のAI機能を効果的に利用できるようにするために、どのように設定するのか、Genieとやりとりができるのかを探索します。
Genieがどのようにして高度なAIの洞察を提供するのか
Genieは、あなたの自然言語の質問をあなたのデータに対して実行されるSQLクエリーに変換することで動作します。あなたの質問が、感情分析、予測、複雑なテキスト解釈のようなタスクに必要性を示唆する場合、特定のAI関数の機能と連携するSQLを生成するようにGenieをガイドすることができます。あなたの役割は、Genieがあなたに代わってこれらの強力なツールを効果的に活用できるように、適切なコンテキストと例をGenieに提供することです。
洗練されたAIタスクにGenieをガイドする
Genieが高度なAIタスクを効果的に実行し、あなたのデータとの連動するように手助けするには、明確で構造化された設定のガイダンスを提供することが重要です:
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明確な自然言語の重要性:
Genieは自然言語の解釈に長けていますが、あなたの質問の明確性と特定性はあなたが意図するデータと分析アプローチを正確に指し示します。複雑なAIドリブンの分析においては、明確な質問とGenieの構成設定における明示的なガイダンスを組み合わせましょう。 -
Genieスペース設定の最適化:
あなたのデータにAI機能を適用する方法をGenieに教えるには、Genieスペースのセットアップが重要となります:- ビジネス文脈に関する「指示」: ビジネスの定義、データのニュアンス、望ましい分析アプローチを提供するために、Genieスペースの「指示」セクションを活用しましょう。これによって、GenieがいつAIドリブンの分析が必要になるのかを含む、あなたのデータと質問の解釈方法の理解の助けになります。
- 「SQLクエリーのサンプル」 - GenieにAIテクニックを教える: これはGenieにAI機能の使い方をガイドする主要な手法となります。AI関数と連携するSQLの例を追加することで、Genieに適用できるパターンを提供することになります。Genieが適切な自然言語のプロンプトを受け取った際に、適切なAI強化のSQLクエリーを構成できるように、あなたの例を参照することができます。
- カスタムSQL関数: 特定かつ再利用可能なAIロジックのためのAI関数を内部で使用するご自身のカスタムSQL関数を作成することができます。これらのカスタムSQL関数をあなたの手で「SQLクエリーのサンプル」に含めることで、あなたのビジネス固有のAI要件に対応できるようにさらにGenieの能力をカスタマイズすることができます。
Genieにおける指示、サンプルSQL、SQL関数の効果的な使用法に関するガイドについては、こちらのリンクをご覧ください。
Genieで利用できるAIの機能概要
それでは、AI関数のコンセプトを活用することでGenieが提供できるいくつかのコアとなるAI機能を探索しましょう。これらを理解することで、あなたのGenieスペースで「SQLクエリーのサンプル」、「指示」をよりよく作成できるようになります。
これらの機能を活用するためのGenieの前提条件:
- お使いのDatabricksワークスペースがサポートリージョンに存在している。
- ai_queryの機能が必要な場合には、基盤モデルAPIあるいはモデルサービングエンドポイントを有効化すること。
- 予測機能が必要な場合には、通常はProあるいはサーバレスSQLウェアハウスを使用。
1. Genieを用いた感情分析
機能: Genieが顧客の感情を分析、レポートできる。
Genieへの自然言語プロンプトの例: 「最新レビューにおける製品P101の全体的な顧客の感情は？」
Genieへのガイド: Genieがあなたのcustomer_reviewsテーブルに対して正確に感情分析を実行するように、スペースの設定の「SQLクエリーのサンプル」に、ai_analyze_sentiment()の使い方を説明するクエリーを提供することができます。
以下のように、あなたのデータセットを追加してGenieの感情分析を設定します。
以下のスクリーンショットでは、AI関数を全く使わないGenieのレスポンスを示しています。顧客レビューの感情を提供するような質問をした場合、Genieのレスポンスは非常に汎用的なものとなります。
サンプルクエリーを活用することで、Genieは顧客レビューにおける感情の分析に関連する質問に回答するために、このクエリーを活用できるようになります。
以下のクエリーは、スクリーンショットに示すように、ユーザーの質問にGenieがレスポンスを行う助けとなります。この例は、より広範に適用可能な感情分析のパターンをGenieに教えます。このサンプルクエリーは、Genieがデータセットを分析し、データの実際の感情分析をこない、データセットで言及されているそれぞれの製品のポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの感情を出力する助けとなります。
-- Prompt: Example SQL Query for Genie Space: How do customer reviews trend in terms of snetiment?
-- Instructs Genie on how to perform sentiment analysis on review_text.
SELECT
product_id,
review_text,
ai_analyze_sentiment(review_text) AS sentiment
FROM
your_catalog.your_schema.customer_reviews;
特定のproduct_idにいおける全体的な感情を尋ねるようにユーザーがクエリーを拡張した場合、Genieはリクエストを理解し、適切なレスポンスを構成するために、提供された例を活用します。
2. ai_queryのコンセプトを用いたGenieによる高度なテキスト分析
能力: Genieはテーマ抽出や特定情報取得のような様々な高度なテキスト分析を実行することができます。
Genieに対する自然言語プロンプトの例: 「製品P202のネガティブなレビューで言及されている主要な問題は？」
Genieが(基盤モデルに接続する)ai_queryの機能を活用してテーマを抽出できるようにするために「SQLクエリーのサンプル」を提供します。
SELECT
review_id,
review_text,
ai_query(
-- Specify preferred Foundation Model endpoint
"databricks-llama-4-maverick",
CONCAT(
"Identify the primary issue theme from this negative review (e.g., 'Quality', 'Service', 'Price'). Review: ",
review_text
)
) AS issue_theme
FROM
your_catalog.your_schema.customer_reviews
WHERE
product_id = 'P202' AND
ai_analyze_sentiment(review_text) IN ('negative', 'mixed');
これによって、あなたの固有のテキスト分析タスクのためにパワフルな言語モデルを活用するためのテンプレートをGenieに提供します。
GenieのAIパフォーマンスを最適化するためのベストプラクティス
GenieのAI能力を最大限に引き出すには:
- 明確な指示と例: お使いのGenieスペース設定で正確な「指示」と適切に構造化された(AI関数の使い方を説明する)「SQLクエリーのサンプル」を提供しましょう。これは、Genieを教育する最も直接的な手段です。
- モデルの能力の理解: 異なるAIモデルには異なる(特にai_queryのコンセプトを通じてアクセスする)強みがあることに注意しましょう。「SQLクエリーのサンプル」を指定することでGenieに適切なモデルエンドポイントの使い方をガイドすることができます。
- データの品質が基礎となります: GenieのAIドリブンの洞察は、お使いのあなたのデータの品質に依存します。クリーンで適切なものになっていることを確実にしましょう。
- 繰り返しの改善: Genieに高度に特化されたAIタスクを実行させるには、「指示」と「SQLクエリーのサンプル」に対するイテレーションが必要になる場合があります。Genieがどのようなレスポンスをするのかをテストし、ガイドを洗練しましょう。
- Genieのパフォーマンス検討: 複雑なAIオペレーションは大量のリソースを必要とする場合があります。Genieが特定のAIドリブンの質問で遅くなる場合には、(おそらく、直接のバッチ処理でAI関数で構築された)事前にマテリアライズされたビューでGenieが必要とする情報をよりクイックに提供できるかどうかを検討しましょう。
- プロンプト/サンプルにおけるセキュリテイとPII: (ai_query関数を通じて)言語モデルに送信されるプロンプトやサンプルクエリーを構築する際には、機密データに注意しましょう。
- 説明的なメタデータ: お使いのテーブルやカラムに明確かつ説明的なコメントがあることを確認しましょう。Genieはあなたのデータと質問をより理解するためにこのメタデータを活用します。
- Unity Catalogによる管理: お使いのデータとGenieを含むアクセス方法を管理、監査するためにUnity Catalogを活用しましょう。
Genieが利用できるその他のAI機能
Genieは、こちらのページにあるように、ai_classify()、ai_forecast()、ai_extract()、ai_fix_grammar()、ai_mask()、ai_summarize()、ai_translate()など他のAI関数のコンセプトを活用することもできます。これらの関数を活用する「SQLクエリーのサンプルやSQL関数」を通じてこれらのパターンをGenieに教えることができます。
まとめ
Databricks AI/BI Genieは、あなたのデータに対する直感的なインタフェースを提供します。AI関数のコンセプトと、Genieの設定における明確な「指示」や「SQLクエリーのサンプル」を通じてGenieをガイドする戦略を理解することで、洗練されたAIドリブンの分析を実行する能力を解放することができます。このアプローチによって、自然言語を通じて強力なAIの機能を活用することができ、あなたの組織で高度な洞察により簡単にアクセスできるようになります。
分析の深さを強化し、データドリブンの意思決定を改善するために、AIを活用したサンプルであなたのGenieスペースを設定して実験してみましょう