Dataikuが、企業全体で生成AIチャットを可能に
PR TIMES / 2024年4月26日 12時45分
Dataiku Answersは安全でカスタマイズされた拡大可能な対話型AIを企業に提供
Everyday AIのプラットフォームを提供するDataikuは、Dataiku Answersを発表しました。Dataiku Answers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)を使用して生成AIを搭載したチャット機能を構築するための新しい方法です。Dataiku Answersを使用することで、指定した大規模言語モデル(LLM)を選択し、RAG技術を利用して組織固有のデータを供給し、組織全体のあらゆる部門のためにカスタマイズされたAIチャットボットを構築できます。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/84325/19/84325-19-0e2718865d65a31810ff051ab0894052-400x300.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
多くの企業は、セキュリティーやコンプライアンス上のリスクから、ChatGPTのようなパブリックLLMへのアクセスをブロックしており、従業員が日常的に生成AIからメリットを享受することを妨げています。従業員がアクセスできる場合でも、主流のLLMでは、組織の専有データを照会するパワーが不足しているため、得られる洞察に対する信頼性が低く、チャットアプリケーションの企業価値は大幅に制限されます。Dataiku Answersは、データチームが独自のコンテンツを基にしたRAGベースのチャットボットを簡単に構築できるようにすることで、これらの課題を解決し、企業データとナレッジに対する洞察の抽出を加速させます。結果として、情報を文脈にあてはめ組織固有の質問に対して適切で信頼性の高い回答を生成する、安全でガバナンスされた、拡張可能な会話型AIチャットボットが多数作成されることになるでしょう。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/84325/19/84325-19-9e17db48b06026a7dce04e5dea30af23-2872x1552.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/84325/19/84325-19-7863faaf161d733e177f6e5bfb78b265-2870x1550.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
Dataikuの製品およびビジネスソリューションズ担当のグローバルVPであるSophie Dionnetは次のように述べています。
「あらゆる組織は、生成AIを使用して業務を効率化して生産性を上げることができ、また、そうすべきです。データチームのリーダーは、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アプリケーションを構築する必要があります。Dataiku Answersは、ChatGPTの会話体験とRAGの精度を活かし、スマートで責任あるイノベーションに必要とされる、エンタープライズグレードのセキュリティー、コントロール、可視性を提供します」
Dataiku AnswersはDataiku LLMメッシュのフレームワークに搭載されており、データチームは、Anthropic、AWS Bedrock、Azure、Databricks、Google Vertext、OpenAIなどのLLMベンダーや、Pineconeのようなベクトルストアに接続して、AIチャットボットを構築することができます。あるいは、セルフホスティングのLLMも使用できます。そこから簡単にRAGパイプラインを構築し、チャットボットが組織固有のコンテンツにアクセスできるようにすることで、その回答は正確で組織に合ったものとなります。Dataiku LLMメッシュは、AIサービスのルーティング、個人を特定できる情報(PII)のスクリーニング、LLMレスポンスのモデレーション、パフォーマンスとコストのトラッキングのための専用コンポーネントを有しており、信頼できる生成AIの導入を可能にします。「データチームリーダーは、RAGを搭載したチャットボットを組織全体でより簡単に展開する方法を求めてきました。Dataiku Answersは、すでに20以上のグローバルの小売業や製造業の企業、あるいはその他の組織でこのニーズに対応しています。わずか数週間で、データチームリーダーは企業ドキュメントを活用した全社的なLLMチャットを開設したり、投資家向け広報、調達、営業、その他のチーム向けにドメイン別のチャットボットを作成したりして、さまざまなニーズに応えています。従業員はChatGPTと同じように質問ができ、信頼できる回答を得ていると確信できます。一方、データチームは、利用状況、コスト、品質を包括的に可視化し、管理できます。誰もがそのメリットを享受できます」とDionnetは述べています。
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/84325/19/84325-19-cddb20076bf0f643f3bb49540bdc944e-2874x1550.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
Dataiku Answersはすでに利用可能です。エンタープライズグレードのセキュリティーと管理を保ちつつ、生成AIの可能性を追求したいデータ専門家の皆様はぜひ、5月21日のデモに登録ください。デモでは、効果的な生成AIベースのチャットボットをSnowflakeとDataiku Answersで迅速に構築する方法をご紹介します。
Dataikuについて
DataikuはEveryday AIのためのプラットフォームであり、高度な分析から生成AIまで、データ専門家とビジネス専門家が日々の業務に共にデータを取り入れていくことを可能にします。Dataikuは2013年に創業し、当時からのビジョンであるEveryday AIを継続して展開しDataiku自身を成長させ続けることで、その能力を実証してきました。200社のForbes Global 2000の企業を含む600社以上の顧客、1,000人以上の献身的な従業員を抱えるDataikuは、データ、アナリティクス、AI、生成AIの可能性を最大限に活用できるよう企業を支援する上で、急速な拡大と極めて重要な役割を担っていることに誇りを持っています。
当社のブログ、Twitter/X、LinkedIn、YouTubeで情報をお届けしています。
企業プレスリリース詳細へ
PR TIMESトップへ
この記事に関連するニュース
-
東北大学言語AI研究センターとカサナレ株式会社が「生成AIを用いたRAGシステムにおけるハルシネーション抑制」に関する共同研究を開始
PR TIMES / 2024年5月2日 13時40分
-
RAGを用いてカスタマイズされた生成AIチャットを実現する「Dataiku Answers」発表
マイナビニュース / 2024年4月26日 17時30分
-
ギブリー、領域特化型AIサービスの提供を開始。AI×マーケティング領域で、生成AIを活用したカスタマーサービスプラットフォーム「DECA AI接客」をリリース。
PR TIMES / 2024年4月23日 13時0分
-
生成AIを手軽に導入できるオンプレミス生成AIパッケージ 『Insight Buddy』をリリースしました
PR TIMES / 2024年4月22日 17時45分
-
「ITreview Grid Award 2024 Spring」AIモデル構築部門で最高位である「Leader」を受賞、他2部門で「High Performer」W受賞
PR TIMES / 2024年4月20日 22時40分
ランキング
-
1ドンキの“固すぎる”Tシャツがじわじわ売れている 開発者が生地の厚みにこだわったワケ
ITmedia ビジネスオンライン / 2024年5月6日 8時0分
-
2「認知症にだけはなりたくない」高齢者が多いが…実は「恐れる必要はない」と和田秀樹氏が断言する“これだけの理由”
THE GOLD ONLINE(ゴールドオンライン) / 2024年5月6日 10時0分
-
3なぜラスクをギフト菓子に変えられたのか…ガトーフェスタハラダが「王様のおやつ」で年商200億円を築くまで
プレジデントオンライン / 2024年5月6日 10時15分
-
4「中国市場に頼りすぎていた」資生堂1500人早期退職募集で見えた"名門ブランド企業"3つの低迷理由
プレジデントオンライン / 2024年5月6日 8時15分
-
5アングル:インドIT企業、地方都市へ相次ぎ進出 人材確保やコスト削減狙い
ロイター / 2024年5月6日 8時3分
記事ミッション中・・・
記事にリアクションする
記事ミッション中・・・
記事にリアクションする
エラーが発生しました
ページを再読み込みして
ください