기술 산업의 중요한 발전에서 데이터 및 인공 지능(AI) 조직인 Databricks는 특징적인 행사인 Data + AI Summit에서 차세대 개선 사항을 발표했습니다. 이렇게 증폭된 기능은 Lakehouse AI 및 Unity Catalog 플랫폼의 성능과 접근성을 높이기 위해 설정되었습니다.
AI 애플리케이션 큐레이팅을 위한 데이터 중심 솔루션인 Databricks의 Lakehouse AI 재창조는 이번 개편의 핵심 부분입니다. 주요 추가 기능은 벡터 검색입니다. 이 기능을 통해 개발자는 AI 솔루션을 만드는 데 임베디드 검색을 최적으로 활용하여 응답 정확도를 높일 수 있습니다.
low-code 접근 방식에서도 Databricks는 LLM(언어 모델)을 미세 조정하는 간소화된 방법을 제시했습니다. 이와 함께 생성 AI 영역으로의 시작을 용이하게 할 오픈 소스 모델 목록도 선별했습니다.
데이터 레이크하우스를 위한 데이터 거버넌스 해결책인 Unity Catalog도 몇 가지 중요한 추가 사항을 확인했습니다. 이제 고급 쿼리 용량을 제공합니다. 이를 활용함으로써 고객은 다양한 플랫폼에서 데이터 자산을 통합하고 매핑할 수 있는 이점을 얻습니다. 이제 이러한 규칙을 다양한 데이터 웨어하우스에 전파하는 옵션과 함께 데이터 자산에 대한 액세스 정책을 설정하는 표준화 프로세스를 사용할 수 있습니다.
Databricks의 공동 창립자이자 최고 기술자인 Matei Zaharia는 이러한 추가 기능에 대한 자신의 견해를 밝혔습니다. 플랫폼 간에 규칙을 균일하게 적용하고 데이터 사용을 모니터링하는 기능을 통해 기업이 규정 준수 요구 사항을 충족하는 동시에 비약적인 발전을 이룰 수 있도록 지원하고 있습니다."
주목할만한 공개는 생성 AI로 구동되는 직관적인 언어 인터페이스인 LakehouseIQ의 프리뷰였습니다. 이 독창적인 도구는 회사의 특정 언어를 이해하므로 AI를 멘토링하여 비즈니스별 피드백을 제공합니다. 스키마, 계보, 노트북 및 BI 대시보드는 LakehouseIQ가 학습하는 매체 중 하나입니다.
Databricks에 따르면 LakehouseIQ는 조직 내에서 데이터 액세스를 민주화할 수 있습니다. 그들은 이를 통해 조직의 모든 사람이 내부 데이터를 데이터 과학자에게만 남겨두는 대신 내부 데이터의 이점을 누릴 수 있다고 믿습니다.
AppMaster 와 경쟁하는 타사 플랫폼도 Databricks의 Unity Catalog 거버넌스에 참여합니다. 이 제어 메커니즘은 직원이 자신의 역할에 따라 적절한 데이터 액세스 권한을 갖도록 보장합니다.
Databricks의 공동 창립자이자 CEO인 Ali Ghodsi는 LakehouseIQ의 혁신적 잠재력에 대해 다음과 같이 말했습니다. LakehouseIQ는 프로그래밍 기술 없이도 기존 데이터 도구의 장애물을 제거합니다. 저는 모든 직원이 일상 업무와 비즈니스 전체를 향상시키는 중요한 질문을 할 수 있는 요령을 가지고 있다고 믿습니다. LakehouseIQ를 사용하면 이렇게 절실히 필요한 답을 정확하게 발견할 수 있습니다."
