Veri Vertex + AI'nın bir parçası olarak, DataBrks şirketi, ajanların tuğlalarının başlangıcı, yapay zeka ajanlarının bireysel olarak ölçülmesi için otomatik bir yöntem ve Veri boru hatlarının görsel bir sürükleme yüzeyi ile oluşturulabileceği Lakeflow tasarımcı önizlemesi de dahil olmak üzere bir dizi haberi duyurdu. Buna ek olarak, otomatik öğrenme projelerinin yaşam döngüsünü yönetmek için bir platform olarak tasarlanmış açık kaynaklı MLFLLOW Tool sürüm 3.0.
Etki Alanı Know-How ile ölçmek için yapılan aracılar
Bir şirkette bulunan verilere dayanarak, ekonomik ve güvenilir yapay zeka temsilcileri sağlamak ve bunları otomatik olarak optimize etmek için yeni ajan tuğlaları özellikle desteklenmelidir. Bireysel müşteri verilerine ek olarak, tuğla ajanlar, şirketin ekipleri için gerekli optimizasyon sürecini ve çoğu zaman sıkıcı – ortadan kaldırmak için faaliyetlerle ilgili alan adının ve ölçütün belirli sentetik verilerini otomatik olarak üretir. Temel etkinlik, belirli faaliyetler için yapay zeka temsilcileri oluşturabilmek için müşteri verilerini ve alan adlarını dikkatlice anlamaktır. “Örneğin, bir müşteri sunduğu ürünler hakkında soruları cevaplayabilen bir ajan sistemi sağlamak isteyebilir.”
Temsilcinin tuğlaları, ölçmek için ajana daha hızlı
(Resim: databrks)
Bu hedefe dayanarak, acentenin tuğlaları bu nedenle bir dizi SO -Called LLM hakimi ve müşterinin verilerinin alanı üretir. Bir anket ve LLM hakimlerinin bir değerlendirici olarak hareket ettiği yinelemeli bir yanıt sürecine dayanarak, sistem kademeli olarak müşterinin hedefine yaklaşır. Tuğla temsilcileri, Databrks platformunda bulunan ve ayrıca Databrks'taki araştırma departmanına ayrılmış olan tüm optimizasyon tekniklerini ve ML modellerini kullanır.
Müşteriler, tek başına yineleme sürecinin kapsamına karar verebilir ve üretken kullanım ve istenen maliyetler için ajanın kalitesi ile ortaya çıkan maddeye ağırlık verebilir. Testin ilk müşterileri, yeterli bir sonuç elde etmenin ne kadar hızlı bir şekilde mümkün olduğunu gösterdi, diyor Minnick: “Bir ilaç şirketi, klinik araştırmanın optimizasyonu için veriler için klinik çalışmalarla ilgili yüz binlerce belgeyi inceleyen bilginin çıkarılması üzerine bir ajan inşa etti. Bu ajan yapımı sadece 60 dakika sürdü.” Ajan tuğlaları artık beta versiyonunda mevcuttur.
Drag kullanan güvenilir boru hatları ETL
Databrks ayrıca Lakeflow tasarımcı önizlemesini de duyurdu. Kodsuz bu yeni ETL işlevi, iş analistleri gibi teknik olmayan kullanıcıların, bir görsel drama ve doğal dilde Genii asistanı kullanarak üretime hazır veri boru hatları oluşturmalarına izin vermelidir. Adından da anlaşılacağı gibi, Lakeflow tasarımcısı artık genellikle mevcut olan Lakeflow Veri Mühendisliği aracını koyar. Bu araç, kurumsal kritik verilerle de güvenilir verilerin boru hatlarının en hızlı yapısına yardımcı olur. Programlama bilgisi olmadan aynı ölçeklenebilirliğe ve yönetişim ve bakım için aynı gereksinimlere sahip ETL boruları oluşturmak için Lakeflow Designer, yapay bir istihbarat asistanından destek sunar. Yardımı ile, sürükleme yüzeyi ve damlasındaki boru hatları adım adım monte edilebilir.
DataBrks blogundaki diğer duyurulara göre, veri mühendisliği için yapay zekaya dayalı kodlama, hata ayıklama ve doğrulama sunan yeni bir geliştirme ortamı (IDE) ve Lakeflow bağlantısı için Google Analytics ve SQL Server gibi çeşitli hizmetlere bağlanabilen yeni sivri ve tıklama konektörleri var. MLOPS MLFLOW Aracı da bir güncelleme aldı ve genel olarak mevcut 3.0 sürümünde, örneğin LLM hakemleri, uygulamanın sürümleri ve hızlı yönetimin genişletilmiş örneğini sunar.
(Resim: Techsolution/Shutterstock)
İlk BetterCode () Genai'nin büyük başarısından sonra, yapay zekaya dayalı yazılımın geliştirilmesi ile ilgili çevrimiçi konferans 26 Haziran'da tekrar olacak.
IX ve DPunkt.verlag organizatörleri konferans programını güncelledi ve geri bildirim kullanarak daha da geliştirildi. Aşağıdaki dersleri sunar:
(harita)
Ne yazık ki, bu bağlantı artık geçerli değil.
Boşa harcanan eşyalara olan bağlantılar, 7 günlük daha büyükse veya çok sık çağrılmışsa gerçekleşmez.
Bu makaleyi okumak için bir Haberler+ paketine ihtiyacınız var. Şimdi yükümlülük olmadan bir hafta deneyin – yükümlülük olmadan!
Etki Alanı Know-How ile ölçmek için yapılan aracılar
Bir şirkette bulunan verilere dayanarak, ekonomik ve güvenilir yapay zeka temsilcileri sağlamak ve bunları otomatik olarak optimize etmek için yeni ajan tuğlaları özellikle desteklenmelidir. Bireysel müşteri verilerine ek olarak, tuğla ajanlar, şirketin ekipleri için gerekli optimizasyon sürecini ve çoğu zaman sıkıcı – ortadan kaldırmak için faaliyetlerle ilgili alan adının ve ölçütün belirli sentetik verilerini otomatik olarak üretir. Temel etkinlik, belirli faaliyetler için yapay zeka temsilcileri oluşturabilmek için müşteri verilerini ve alan adlarını dikkatlice anlamaktır. “Örneğin, bir müşteri sunduğu ürünler hakkında soruları cevaplayabilen bir ajan sistemi sağlamak isteyebilir.”
Temsilcinin tuğlaları, ölçmek için ajana daha hızlı
(Resim: databrks)
Bu hedefe dayanarak, acentenin tuğlaları bu nedenle bir dizi SO -Called LLM hakimi ve müşterinin verilerinin alanı üretir. Bir anket ve LLM hakimlerinin bir değerlendirici olarak hareket ettiği yinelemeli bir yanıt sürecine dayanarak, sistem kademeli olarak müşterinin hedefine yaklaşır. Tuğla temsilcileri, Databrks platformunda bulunan ve ayrıca Databrks'taki araştırma departmanına ayrılmış olan tüm optimizasyon tekniklerini ve ML modellerini kullanır.
Müşteriler, tek başına yineleme sürecinin kapsamına karar verebilir ve üretken kullanım ve istenen maliyetler için ajanın kalitesi ile ortaya çıkan maddeye ağırlık verebilir. Testin ilk müşterileri, yeterli bir sonuç elde etmenin ne kadar hızlı bir şekilde mümkün olduğunu gösterdi, diyor Minnick: “Bir ilaç şirketi, klinik araştırmanın optimizasyonu için veriler için klinik çalışmalarla ilgili yüz binlerce belgeyi inceleyen bilginin çıkarılması üzerine bir ajan inşa etti. Bu ajan yapımı sadece 60 dakika sürdü.” Ajan tuğlaları artık beta versiyonunda mevcuttur.
Drag kullanan güvenilir boru hatları ETL
Databrks ayrıca Lakeflow tasarımcı önizlemesini de duyurdu. Kodsuz bu yeni ETL işlevi, iş analistleri gibi teknik olmayan kullanıcıların, bir görsel drama ve doğal dilde Genii asistanı kullanarak üretime hazır veri boru hatları oluşturmalarına izin vermelidir. Adından da anlaşılacağı gibi, Lakeflow tasarımcısı artık genellikle mevcut olan Lakeflow Veri Mühendisliği aracını koyar. Bu araç, kurumsal kritik verilerle de güvenilir verilerin boru hatlarının en hızlı yapısına yardımcı olur. Programlama bilgisi olmadan aynı ölçeklenebilirliğe ve yönetişim ve bakım için aynı gereksinimlere sahip ETL boruları oluşturmak için Lakeflow Designer, yapay bir istihbarat asistanından destek sunar. Yardımı ile, sürükleme yüzeyi ve damlasındaki boru hatları adım adım monte edilebilir.
DataBrks blogundaki diğer duyurulara göre, veri mühendisliği için yapay zekaya dayalı kodlama, hata ayıklama ve doğrulama sunan yeni bir geliştirme ortamı (IDE) ve Lakeflow bağlantısı için Google Analytics ve SQL Server gibi çeşitli hizmetlere bağlanabilen yeni sivri ve tıklama konektörleri var. MLOPS MLFLOW Aracı da bir güncelleme aldı ve genel olarak mevcut 3.0 sürümünde, örneğin LLM hakemleri, uygulamanın sürümleri ve hızlı yönetimin genişletilmiş örneğini sunar.
(Resim: Techsolution/Shutterstock)
İlk BetterCode () Genai'nin büyük başarısından sonra, yapay zekaya dayalı yazılımın geliştirilmesi ile ilgili çevrimiçi konferans 26 Haziran'da tekrar olacak.
IX ve DPunkt.verlag organizatörleri konferans programını güncelledi ve geri bildirim kullanarak daha da geliştirildi. Aşağıdaki dersleri sunar:
- Copilot, Chatt ve CO ile yazılım geliştirme
- Yapay zeka kodlama araçlarında yenilikler nelerdir?
- Destek ile yazılım testi
- Eski sistemlerin analizi için chatgpt dinosours – llms ile yenilgi
- AI destekçilerinin güçlü ve zayıf yönleri, güvenli yazılım geliştirme
- Yapay zekaya dayalı yazılım geliştirmenin yasal yönleri
(harita)
Ne yazık ki, bu bağlantı artık geçerli değil.
Boşa harcanan eşyalara olan bağlantılar, 7 günlük daha büyükse veya çok sık çağrılmışsa gerçekleşmez.
Bu makaleyi okumak için bir Haberler+ paketine ihtiyacınız var. Şimdi yükümlülük olmadan bir hafta deneyin – yükümlülük olmadan!