Die Datentechnologie-Firma Databricks hat eine bahnbrechende Lösung für die Entwicklung von KI-Agenten vorgestellt: Eine neue Synthetic-Data-Generierungs-API, die Unternehmen dabei hilft, die Leistung ihrer künstlichen Intelligenz effizienter zu bewerten. Oder anders ausgedrückt: Databricks ermöglicht es Unternehmen, synthetische Daten zu erstellen, die reale Daten für verschiedene Anwendungsfälle imitieren.
In der komplexen Welt der KI-Systeme stehen Entwickler oft vor der Herausforderung, die Funktionalität ihrer Agenten umfassend zu testen. Traditionell bedeutete dies zeitaufwendige Abstimmungen mit Fachexperten und manuelle Datensatzerstellung. Databricks vereinfacht diesen Prozess nun grundlegend.
Konkrete Probleme bei der Bewertung der Leistung von AI-Agenten:
- Datenüberflutung: AI-Agenten verarbeiten enorme Datenmengen, was besonders für kleinere Teams eine Herausforderung darstellen kann.
- Nuancen und Kontextverständnis: Selbst fortschrittliche AI-Agenten haben Schwierigkeiten, Kontext oder Sarkasmus korrekt zu interpretieren, was zu Fehleinschätzungen führen kann.
- Datenschutzbedenken: Die umfangreiche Datensammlung durch AI-Agenten wirft Fragen zur Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der GDPR auf.
- Notwendigkeit menschlicher Aufsicht: Trotz der Automatisierung ist menschliche Überwachung weiterhin erforderlich, um komplexe Daten zu interpretieren und kritische Entscheidungen zu treffen.
- Mangelnde Anpassungsfähigkeit: Die Systeme können sich nur begrenzt an neue Situationen anpassen und verfügen über keine echte Lernfähigkeit.
- Begrenzte Zuverlässigkeit: Wirklich zuverlässige Ergebnisse liefern die Systeme nur in ihrem jeweiligen, eng begrenzten Aufgabenfeld.
- Schwierigkeiten bei der ROI-Bestimmung: Unternehmen haben Probleme, den Return on Investment klar zu definieren, was die Einführung erschwert.
- "Halluzinationen" der KI: Die Neigung von Sprachmodellen, falsche oder irreführende Antworten zu generieren, stellt eine erhebliche Herausforderung dar.
Die neue API ermöglicht es Entwicklern, in kürzester Zeit hochwertige künstliche Datensätze zu generieren. In internen Tests konnte Databricks beeindruckende Verbesserungen nachweisen: Die Fähigkeit, relevante Dokumente zu finden, verdoppelte sich nahezu, und die Genauigkeit der Agentenantworten stieg signifikant.
Sicherung der Qualität der durch Databricks APIs generierten synthetischen Daten
- Integriertes Schwachstellenmanagement: Databricks führt täglich authentifizierte Schwachstellenscans sowohl von eigenen als auch von Drittanbieter- und Open-Source-Paketen durch. Dies hilft, potenzielle Sicherheitslücken frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
- Statische und dynamische Codeanalysen: Vor der Produktionsfreigabe von neuem Code oder Images werden SAST- und DAST-Analysen mit vertrauenswürdigen Sicherheits-Scan-Tools durchgeführt. Dies stellt sicher, dass der Code, der die synthetischen Daten generiert, robust und sicher ist.
- Externes Expertenfeedback: Databricks beschäftigt externe Experten zur Analyse ihrer öffentlich zugänglichen Websites und zur Meldung potenzieller Risiken. Dies trägt zur kontinuierlichen Verbesserung der Sicherheit und Qualität bei.
- Programm zur Reaktion auf Schwachstellen: Databricks überwacht proaktiv aufkommende Schwachstellen, bevor sie von Scanning-Anbietern gemeldet werden, und nutzt dafür verschiedene Quellen wie interne Tools, soziale Medien und Bedrohungsinformationen.
- Datenintegrität durch ACID-Transaktionen: Databricks nutzt Delta Lake, ein Open-Source-Speicherframework, das ACID-Transaktionen unterstützt und somit die Datenintegrität und -konsistenz gewährleistet.
- Schemavalidierung und -erzwingung: Delta Lake bietet Funktionen zur Schemavalidierung und -erzwingung, die automatisch Schemavariationen behandeln und das Einfügen fehlerhafter Datensätze verhindern.
- Automatische Rettung ungültiger Daten: Databricks implementiert Mechanismen, um ungültige oder nicht konforme Daten bei der Erfassung herauszufiltern und in einer separaten Spalte für gerettete Daten zu speichern
Ein besonderer Vorteil der Lösung ist ihre nahtlose Integration in die Databricks-Plattform. Entwickler können mit nur einer Codezeile Evaluierungsdaten generieren, ohne komplexe Datenübertragungsprozesse durchlaufen zu müssen.
Für die Zukunft plant Databricks weitere Verbesserungen, wie eine Benutzeroberfläche für Fachexperten zum Überprüfen und Bearbeiten der synthetischen Daten sowie Werkzeuge zur Lebenszyklusverwaltung von Evaluierungssätzen.
Quellen und weitere Informationen:
How Databricks is using synthetic data to simplify evaluation of AI agents
Use Of Databricks to Generate Synthetic Data with Generative AI
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