Desde su extensión hace dos abriles, el Asistente de Databricks se ha convertido en un socio indispensable para los profesionales de los datos, ayudándoles a originar código SQL y Python, resolver errores y percibir orientación contextual directamente en el interior de sus flujos de trabajo. Durante ese tiempo, el paisaje de IA ha innovador rápidamente. La frontera ha cambiado de copilotos y chatbots simples a agentes que pueden razonar, planificar y ejecutar de forma autónoma procesos complejos de múltiples pasos.
Extender este molde a los datos requiere más que fluidez en el código. Los agentes de datos empresariales deben conocer el contexto de sus datos, permitirle revisar y refinar su trabajo y trabajar con los más altos estándares de gobierno. Databricks está posicionado exclusivamente para cumplir con esta visión. Con un catálogo de Unity que proporciona políticas unificadas, pelaje y semántica comercial, la plataforma ya es la cojín confiable para la inteligencia de datos. Sobre la cojín de esa cojín, los agentes pueden comprimir el tiempo de una pregunta a la visión sin comprometer la transparencia, la confianza o el rigor. Ese es el futuro que ahora estamos trayendo al Asistente de Databricks.
Traer agentes al asistente de Databricks
Estamos orgullosos de presentar el Agente de ciencias de datosun avance importante que eleva al asistente de Databricks de un copiloto útil a un real socio autónomo para la ciencia y el estudio de datos. Totalmente integrado con los cuadernos Databricks y el editor SQL, el Agente de ciencias de datos Reúne inteligencia, adaptabilidad y ejecución en una sola experiencia. Es el primero de una nueva procreación de agentes de datos de IA disponibles seleccionando el modo de agente en el asistente, y comenzará a implementar a los clientes en los próximos días.
El agente de ciencias de datos se fundamento en todo lo que ya hace con Databricks Assistant hoy y acelera masivamente su trabajo cuando le entrega tareas de nivel superior. Aquí hay algunas maneras en que puede ayudarlo a su día a día:
- Explorando datos: Puede pedirle al agente que «realice un estudio de datos exploratorios en @Table para identificar patrones interesantes». Puede proporcionar orientación adicional si desea alumbrar la exploración en un ámbito en particular. La capacidad «@» es una capacidad de asistente existente, lo que hace que sea más claro indicarle al asistente la tabla específica que está haciendo relato.
- Entrenamiento y evaluación de modelos de ML: El agente puede realizar tareas de estudios mecánico, utilizando capacidades MLFLOW según sea necesario. Por ejemplo, puede pedirle al agente que «capacite un maniquí de pronóstico que predice las ventas en @sales_table». Luego puede guiarlo para usar tipos de modelos específicos o cuánto centrarse en el ajuste del hiperparameter.
- Errores de reparación: La muchedumbre ama el pitón de error de dictamen del asistente. En el modo de agente, la capacidad de error de dictamen puede ayudarlo a realizar actualizaciones adicionales e intentar iterativamente la posibilidad hasta que se resuelva el problema.
- Resumir y explicar resultados: Puede pedirle al agente que explique y resume los resultados de su estudio o realice un estudio más detallado.
- Encontrar datos relevantes: El agente puede ayudarlo a encontrar los datos que necesita para completar su tarea en el catálogo de Unity Buscando tablas a las que puede aceptar. Intente describir en detalle lo que está buscando, como los nombres de la columna o el tipo de datos. El agente de ciencias de datos será más útil para esto si sus tablas y columnas tienen descriptivas comentario.
Respuestas precisas y confiables
Nuestro objetivo con el agente de ciencias de datos es entregar una experiencia de ciencia de datos y estudio en la que puede creer, con respuestas precisas, relevantes y basadas en los datos de su estructura. Este es un problema difícil, incluso para los modelos de IA fronteriza, que por sí mismos no entienden la semántica de sus datos, la deducción de su negocio o la forma en que trabajan sus equipos. El agente de ciencia de datos une esta brecha al combinar el poder de razonamiento de los modelos AI con la plataforma de inteligencia de datos Databricks, asegurando resultados que sean confiables y conscientes del contexto. Por ejemplo, puede agenciárselas en el catálogo de la mecanismo para que surja las tablas y cuadernos correctos e interpretar los resultados para sugerir los mejores pasos que sean próximos, como refinar un estudio, capacitar un maniquí o resumir los hallazgos para las partes interesadas. Al fundamentar los flujos de trabajo de agente en un contexto gobernado, el agente de ciencias de los datos convierte la automatización en bruto en una precipitación confiable.
Empezando
Los administradores del espacio de trabajo pueden habilitar la beta del modo de agente asistente de la Portal de pinta previa de Databricks.
Una vez que su administrador habilita el modo de agente, verá una palanca en la cantón inferior derecha del asistente. Cambiarlo a Agenteescriba su tarea y deje que el agente la tome de principio a fin. Para solicitudes de múltiples pasos o más complejas, recomendamos probar el planificador para maduro transparencia y control.
Usar planificador para flujos de trabajo más complejos
La capacidad del planificador del agente lo ayuda a manejar flujos de trabajo complejos redactando un plan ayer de la ejecución. Alternarlo al aparición de un hilo de asistente, y el agente propondrá pasos detallados, haciendo preguntas aclaratorias según sea necesario, luego refine el plan en función de su aporte. Una vez que se ve acertadamente, haga clic Continuar, Y el agente lo ejecutará paso a paso, revisando los resultados con usted en el camino y resumiendo los resultados al final.
El planificador es especialmente valioso cuando la tarea albarca múltiples pasos o requiere una orquestación cuidadosa. Por ejemplo, en una investigación de viraje, es posible que desee gobernar al agente a través de la exploración del conjunto de datos, el estudio de cohortes y la visualización. O, al construir una tubería ML, el planificador puede ayudar a disponer la virtud de datos, ingeniería de características, capacitación maniquí y evaluación en un flujo coherente.
Confirmación de herramientas
Te quedas en el asiento del conductor. Antiguamente de ejecutar código, el agente solicita su aprobación. Puedes nominar:
- Permitir una vez: aprobar una sola ejecución
- Siempre permita este hilo: racionalizar el trabajo en el interior de la conversación del asistente flagrante. Esto se restablece cuando presiona el «+» en la cantón superior derecha del panel de asistente.
- Siempre permitir: Dé la aprobación hasta que cambie la configuración
Encima, el agente tiene barandillas incorporadas para ayudar a aminorar las acciones no deseadas, como dejar caer una mesa accidentalmente. Dicho esto, aún recomendamos revisar cuidadosamente el código generado, especialmente cuando toca los datos de producción, tablas importantes u otras operaciones confidenciales.
En el horizonte
Mirando cerca de el futuro, estamos invirtiendo en varias mejoras para que el agente de ciencias de los datos sea aún más poderoso:
- Contexto más amplio: Traiga contexto adicional a través de la integración de MCP. Esto proporcionará al asistente un nuevo conocimiento que no tiene hoy.
- Memoria más inteligente: Instrucciones de asistente El agente de ciencias de datos ya utiliza, pero queremos que el agente haga aún más claro desempolvar y decidir sus instrucciones.
- Descubrimiento de datos más rápido: El agente de ciencias de datos puede ayudarlo a encontrar los activos que necesita para su tarea. Hoy toma un primer paso con su capacidad para agenciárselas tablas y código, pero estamos trabajando para mejorar esta ámbito.
El agente de ciencias de datos es solo el aparición. El modo de agente crecerá para orquestar cargas de trabajo completas en DatabRicks. Estamos construyendo cerca de los flujos de trabajo de los agentes para la ingeniería de datos y más allá, todos impulsados por la misma cojín de confianza y gobernada.
Pruebe el agente de ciencias de datos hoy 🚀
Mira nuestro página de productos Para obtener más información sobre Databricks Assistant, o repasar el documentación Para obtener más información sobre todas las características.
Pídale a su administrador que habilite el modo de agente asistente de Databricks hoy y comience a convertir las horas de trabajo en minutos. Esto le dará más tiempo para ideas y menos tiempo para la mecánica.