Databricks, ein Unternehmen für Daten und künstliche Intelligenz (KI), hat auf seiner wichtigsten Veranstaltung, dem Data + AI Summit, eine Reihe von Verbesserungen vorgestellt. Diese erweiterten Funktionen sollen die Leistung und Zugänglichkeit der Plattformen Lakehouse AI und Unity Catalog verbessern.
Databricks' Neuerfindung von Lakehouse AI, einer datenzentrierten Lösung für die Kuratierung von KI-Anwendungen, ist ein wesentlicher Bestandteil dieser Überarbeitung. Eine der wichtigsten Neuerungen ist die Vektorsuche. Diese Funktion ermöglicht es Entwicklern, die eingebettete Suche bei der Erstellung von KI-Lösungen optimal zu nutzen und so die Reaktionsgenauigkeit zu erhöhen.
Unter low-code hat Databricks außerdem eine vereinfachte Methode zur Feinabstimmung von Sprachmodellen (LLMs) vorgestellt. Außerdem wurde eine Liste von Open-Source-Modellen zusammengestellt, die den Einstieg in den Bereich der generativen KI erleichtern sollen.
Unity Catalog, eine Data-Governance-Lösung für Data Lakehouses, erfuhr ebenfalls einige bedeutende Ergänzungen. Er bietet jetzt eine erweiterte Abfragekapazität. Dadurch erhalten Kunden den Vorteil, dass sie ihre Datenbestände von verschiedenen Plattformen konsolidieren und zuordnen können. Ein standardisierter Prozess zur Festlegung von Zugriffsrichtlinien für Datenbestände ist nun verfügbar, mit der Option, diese Regeln auf verschiedene Data Warehouses zu übertragen.
Matei Zaharia, Mitbegründer und Cheftechnologe von Databricks, äußert sich zu diesen neuen Möglichkeiten: "Wir ermöglichen Unternehmen einen umfassenderen Zugriff auf Daten durch ein einheitliches System. Dies könnte zu weitreichenden Innovationen führen, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen. Mit der Möglichkeit, plattformübergreifend einheitliche Regeln anzuwenden und die Datennutzung zu überwachen, helfen wir Unternehmen dabei, Compliance-Anforderungen zu erfüllen und gleichzeitig sprunghaft voranzukommen."
Eine bemerkenswerte Enthüllung war die Vorschau auf LakehouseIQ, eine intuitive Sprachschnittstelle, die auf generativer KI basiert. Dieses geniale Tool versteht die spezifische Sprache eines Unternehmens und unterstützt damit eine KI, die geschäftsspezifische Rückmeldungen liefert. Schema, Lineage, Notebooks und BI-Dashboards gehören zu den Medien, aus denen LakehouseIQ lernt.
Laut Databricks könnte LakehouseIQ den Datenzugriff innerhalb einer Organisation demokratisieren. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Mitarbeiter des Unternehmens von den internen Daten profitieren können, anstatt sie ausschließlich den Datenwissenschaftlern zu überlassen.
Plattformen von Drittanbietern, die mit AppMaster konkurrieren, werden ebenfalls an der Unity Catalog Governance von Databricks teilnehmen. Dieser Kontrollmechanismus stellt sicher, dass die Mitarbeiter entsprechend ihrer Rolle einen angemessenen Datenzugang erhalten.
Ali Ghodsi, Mitbegründer und CEO von Databricks, sprach über das transformative Potenzial von LakehouseIQ: "Mit LakehouseIQ kann ein Mitarbeiter einfach eine Frage stellen und die für ein Projekt erforderlichen Daten finden oder Antworten erhalten, die für den Betrieb des Unternehmens relevant sind. Es gibt unbestreitbare Hürden bei herkömmlichen Daten-Tools; LakehouseIQ baut diese ab, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Ich glaube, dass jeder Mitarbeiter das Talent hat, kritische Fragen zu stellen, die seine tägliche Arbeit und das Unternehmen als Ganzes verbessern würden. Mit LakehouseIQ können sie genau diese dringend benötigten Antworten finden."
