Databricks heeft Agent Bricks gelanceerd om klanten te helpen met het bouwen van Data Intelligent Agents. Het platform richt zich op de meest kritieke AI use cases waar bedrijven vandaag mee worstelen.
Het ontwikkelen van AI blijkt voor veel organisaties nog steeds een gefragmenteerd proces, ziet Databricks. Teams verliezen veel tijd met het aan elkaar knopen van losse tools en systemen. Ze worstelen met de complexiteit van GPU’s en besteden uren aan het handmatig tunen van modellen.
De uitdagingen gaan verder dan alleen technische complexiteit. Veel modellen falen erin om domeinspecifieke data goed te begrijpen. Zodra de agents zijn gebouwd, hebben ontwikkelaars geen andere manier dan trial and error om kwaliteit en effectiviteit aan te pakken. Dit maakt het voor bedrijven lastig om productiewaardige AI te implementeren die echte ROI oplevert.
Agent Bricks als oplossing
Agent Bricks pakt deze knelpunten aan door zich te richten op de belangrijkste AI use cases voor bedrijven. Het platform kan intelligent het juiste AI-model en de opslagconfiguratie selecteren voor elke AI-situatie. Volgens Databricks genereert het een veel hogere outputkwaliteit dan bestaande concurrerende oplossingen.
Een belangrijk voordeel van Agent Bricks is de mogelijkheid om synthetische data te genereren. Dit helpt met het opvullen van het gat in dataschaarte dat voorheen ontwikkelaars belemmerde bij het maken van grote, diverse datasets voor het trainen van modellen.
Databricks werkte eerder al aan het versterken van Mosaic AI als basis voor AI-apps. Het platform introduceerde toen al tools voor modelkwaliteit en AI-governance. De nieuwe Agent Bricks bouwt voort op deze ontwikkelingen.