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株式会社エーピーコミュニケーションズの技術ブログです。

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Simplify GenAI App Development with Secure, Custom AI Agents(安全なカスタムAIエージェントでGenAIアプリ開発を簡素化)

本セッションでは、生成AIアプリケーションの開発を合理化する戦略が披露されました。 このセッションには、Mosaic AIのエンジニアであるAtritiと、AI InfluenceのプロダクトマネージャーであるBilalが講演しました。彼らはAIエージェントの基本概念について議論を始め、その利点を列挙し、その構成について詳述しました。

Bilalはこれらのエージェントの展開中に直面する課題を明らかにし、展開プロセスを簡素化するDatabricksからのいくつかの新機能を紹介しました。 また、このプレゼンテーションのセクションは、AIエージェントの理論的知識と生成AIアプリ開発での実践的実装の間のギャップを埋めることを目指しました。

このセッションの参加者は、AIエージェントが生成AIアプリ開発プロセスを大幅に最適化する方法について包括的な理解を得ました。 さらに、AIエージェントを構成する技術コンポーネントについて学び、最新のツールでの、よりスムーズな開発体験を提供しました。

セクション: 実践デモと比較

このセッションでは、必要な情報に効率的にアクセスするための特定のツールを利用するAIエージェントの概念が紹介されました。 この自動化プロセスにより、AIエージェントはツールからデータを取得し、自然に構成されたように見えるレスポンスを生成することができます。

エージェントはこの予期しないリクエストを効果的に管理するだけでなく、週間スケジュールを正確に要約しました。さらに、エージェントがより複雑なクエリを知的に処理できる能力も示されました。 また、AIエージェントが既存のツールとシームレスに統合し、正確な情報を迅速に抽出して伝達する能力を強調しました。 AIエージェントが予想されるリクエストと複雑なユーザーリクエストの両方を扱う柔軟性と熟練度を示しました。

これらのデモンストレーションはAIエージェントの高度な能力を確認し、実際のシナリオでの彼らの実用的な応用についての理解を深めました。 これらのエージェントがリアルタイムで操作されるのを見ることで、将来のAI技術の可能性と効果について貴重な洞察を提供しました。

エージェント指標、品質、およびガバナンス

AIエージェントに関する指標、品質、およびガバナンスの評価が生成AIアプリケーションの効果的な開発を合理化する上で中心的な重要性を持つことが明らかになります。ここでは、収集され議論された主要な洞察を紹介します。

エージェント指標

AIエージェントの主要なパフォーマンス指標には、エージェントの選択した行動の効率を監視し、最適な結果を保証するためにツール選択プロセスの正確性を評価することが含まれます。 エージェントのナビゲーションパスの軌跡を理解し、ツールに中継された中間値を分析することにより、開発者はAIエージェント内の意思決定プロセスを向上させることができます。

エージェント品質

AIエージェントの品質を維持するには、さまざまなコンポーネントおよびデータソースとが複雑に相互作用します。 このため、エージェントが処理する中間プロセスを注意深くチェックすることが不可欠です。 誤ったツール選択またはエージェントによる不正確なデータ解釈は、出力の品質を著しく低下させる可能性があります。したがって、継続的な監視と介入メカニズムが重要です。

エージェントガバナンス

AIエージェントのガバナンスには、システムのどの部分をエージェントが自律的に管理できるかについて明確なルールを設定し、それによって発生する潜在的な遅延やセキュリティリスクに対処することが含まれます。 エージェントが企業のデータソースやロングライフモデル(LLM)とどのように統合および相互作用するかについての透明性を確保することが重要です。

実装の課題

企業のデータソースおよびLLMと効果的に連携するCPUでのAIエージェントの物理的展開は、さまざまな技術的な障壁が存在します。 これらの課題に対処するには、エージェントの運用パフォーマンスの定期的な評価と最適化に焦点を当てた包括的な戦略が必要です。

これらに取り組むことは、AIエージェントを用いた生成AIアプリケーションを開発する際の指標、品質、およびガバナンスの複雑さと重要性を認識するのに役立ちます。 このセッションでは、プロジェクトの成功につながるツールおよびパスの慎重な選択の重要性が解説されました。

実用的なエージェントの展開とユースケース

本セッションでは、AIエージェントの実用的な展開とその多様な応用にフォーカスが当てられました。

AIエージェントによる旅行提案

実践的なデモンストレーションでは、AIエージェントがユーザーのユニークな好みに効率的に対応できる方法を具体的に示しました。 例えば、ユーザーが暖かくて晴れた島での休暇を望むと表現した場合、AIエージェントはハワイを提案するかもしれません。これは特定のバックエンドツールに依存せずに一般的な知能を使用します。 ハワイの提案がユーザーの興味と一致しない場合、エージェントは推薦を精緻化することができ、マウイの宿泊施設の探索を助言など、より提案を明確化したりします。

AIエージェントの会話スキル

このセッションで強調された主要な側面の一つは、AIエージェントがユーザーフィードバックに適応する敏捷性です。 この適応性により、AIエージェントは最初の提案を超えて、ハワイが満足できない場合はマウイのホテルオプションなどの代替目的地や追加情報を提供できます。 この機能は、ユーザーとのやり取りに基づいてリアルタイムで関連性があり、よりパーソナライズされた情報を提供するエージェントの能力を示しています。

AIエージェントの利点

AIエージェントを使用することの幅広い利点にも踏み込み、特にユーザー体験を向上させ、アプリ開発プロセスを合理化する方法が解説されました。 AIエージェントはアプリ開発をより安全で効率的なものにするだけでなく、インタラクションをパーソナライズし、提供される情報の関連性と正確性を保証することによって、エンドユーザーの満足度を高めます。

このセッションは、進化する生成AI技術とAIエージェントの潜在的な応用について深く掘り下げ、これらの技術が実際のアプリ開発シナリオで実用的かつ効果的に利用される方法の明確なイメージを示しました。

Unity Catalogと高度な機能の統合

Unity Catalogの統合

Unity Catalogとの統合により、AIエージェントは必要なデータソースを安全かつ効率的に管理できます。 本セッション中には、ホテルの名称や現在の価格などの異なるデータソースをUnity Catalogを使って一元化するデモンストレーションが行われました。 この一元化されたデータ管理により、AIシステムは多様なデータソースを効果的に利用して、ホテルの価格予測などの結果を予測することができます。 Unity Catalogは、AIモデルへのデータ入力の管理の一貫性とセキュリティを簡素化する上で重要なツールとして機能します。

高度な機能の統合

高度な機能の統合は、データを実用的な洞察と決定に翻訳する上で重要な役割を果たします。 このセッションでは、AIシステムがこれらの高度な機能を活用してビジネスプロセスを自動化し、モデルによって提供される正確な予測に基づいて顧客とのインタラクションを強化する方法が解説されました。 これらの機能には、幅広い情報を提供する検索APIの使用が含まれ、AIエージェントが包括的なデータベースを使用して結果を分析し予測することを可能にします。 広範なデータ分析から得られた結果は、予測の精度を向上させるだけでなく、ビジネスモデル内での戦略的意思決定を支援します。

Unity Catalogと高度な機能を生成AIアプリ開発に組み込むことは、よりスマートで適応性の高いAIアプリケーションの開発に向けての大きな一歩となります。 本セッションで議論およびデモンストレーションされた技術は、将来のAI環境での運用効率の向上とよりスマートなアプリケーション展開を実現する上で重要です。

セキュアでカスタムなAIエージェントを使用した生成AIアプリ開発の簡素化

このセッションでは、AIエージェントのワークフローが生成AIアプリ開発の品質を向上させ、開発プロセスをより効率的にする方法について解説されました。 これらのワークフローは、AIの進歩において次世代の基礎モデルの影響をさらに超える可能性があります。

最終ワークフローとデプロイメント戦略

ここでは、AIエージェントのデプロイメントプロセスについて詳しい説明がされました。 これらのエージェントは複雑な構造を持ち、様々なデータソースへのアクセスが必要です。 これには、初期段階でエージェントの必要なリソースへのアクセスを確保することや、Fortas価格モデルエンドポイントやVector Indexエンドポイントなど、事前に定義されたエンドポイントへの接続が含まれます。

続いて、エージェントは設定されたエンドポイント間の接続を自動的に確立し、認証を実行します。 この設定は当初は時間がかかるかもしれませんが、完了すると、エージェントのホスティングによる収益生成が促進され、セッション中に示されたアプリケーションの使用が可能になります。(例えば、レビューアプリなど)

このプロセスを通じて、AIエージェントのデプロイメントはより簡潔で効率的になります。最終的にアプリケーションへのAI開発統合の各ステップを理解することは、開発者にとって重要です。

このセッションは、エージェントベースのワークフローの可能性と、AIおよびアプリ開発におけるその変革的な役割について解説されました。 これらの戦略を活用することが、次世代生成AIアプリの開発をさらに進展させるために推奨されます。

まとめ

セキュアでカスタマイズされたAIエージェントが、生成AIアプリ開発に統合されていくことが強調されました。 デプロイメント戦略は、理論的知識をシナリオに応用する具体的なアプリケーションを示しており、開発者がより堅牢で効率的かつ安全なアプリケーションを作成するための力を与えます。 カスタムAIエージェントを通じて複雑なワークフローを合理化する能力は、開発プロセスを最適化するだけでなく、進化する市場の需要とユーザーの期待に応える革新的なアプリケーションの道を開くことにもなります。


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