Everyday AI のプラットフォームである Dataiku は、データ チームがエンタープライズ規模で検索拡張生成 (RAG) を使用して AI を活用した生成チャットを構築するための新しい方法である Dataiku Answers をリリースします。
同社によれば、Dataiku Answersを使用すると、チームは大規模言語モデル（LLM）を選択し、RAG技術を通じて組織独自のデータを入力し、組織全体のすべての部門向けにカスタマイズされたAIチャットボットを構築できるという。
Dataiku Answers を使用すると、データ チームは独自のコンテンツを活用した RAG ベースのチャットボットを簡単に構築して、企業のデータと知識に関する迅速な洞察を提供できます。Dataiku によると、その結果、情報を文脈化し、組織独自の一連の質問に対して関連性のある信頼性の高い回答を生成する、安全で管理されたスケーラブルな会話型 AI チャットボットが多数作成されます。
「すべての組織は、ジェネレーティブ AI を使用して業務を効率化し、よりスマートに作業できますし、そうすべきです。データ リーダーは、適切なスピードでリスクを軽減するために、適切なレベルの透明性と信頼性を備えたこれらのアプリケーションを構築できる必要があります」と、Dataiku の製品およびビジネス ソリューション担当グローバル VP の Sophie Dionnet 氏は述べています。「Dataiku Answers では、ChatGPT の会話体験と RAG が提供する精度を利用して、スマートで責任あるイノベーションに必要なエンタープライズ グレードのセキュリティ、制御、可視性をデータ リーダーに提供します。」
Dataiku Answers は Dataiku LLM Mesh フレームワークの上に構築されているため、データ チームは、Anthropic、AWS Bedrock、Azure、Databricks、Google Vertext、OpenAI などの推奨 LLM ベンダーや、Pinecone などのベクター ストアに接続して、AI チャットボットを構築できます。あるいは、セルフホスト型 LLM を使用することもできます。
そこから、チャットボットが独自のコンテンツにアクセスできるようにするための RAG パイプラインを簡単に構築し、回答が正確で組織に合わせて調整されるようにします。Dataiku LLM Mesh には、AI サービス ルーティング、個人識別情報 (PII) スクリーニング、LLM 応答モデレーション、パフォーマンスとコストの追跡のための専用コンポーネントがあり、信頼できる GenAI の展開を可能にします。
「従業員は ChatGPT と同じように質問でき、信頼できる回答が得られると確信できます。一方、データ チームは使用状況、コスト、品質を完全に把握し、制御できます。誰もが勝者です」と Dionnet 氏は述べています。
Dataiku Answers が利用可能になりました。
このニュースの詳細については、www.dataiku.com をご覧ください。
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