Databricks erweitert Genie Agents auf Dokumente, Tools und Partner

Genie Agents unterstützen Dokumente, Tools und die externe Freigabe

Die Analyse unstrukturierter Daten ist jetzt in der Public Preview. Nutzer können Fragen zu verwalteten Tabellen und Tausenden von Dokumenten in Unity-Catalog-Volumes stellen. Zitate verweisen dabei auf bestimmte Seiten.

Databricks zufolge können Genie Agents relevante Inhalte aus PDFs, Dokumenten, Präsentationen und Bildern automatisch auswerten, indizieren und abrufen. Die kundenspezifische KI-Funktion zur Dokumentenanalyse erkennt Tabellen, Abbildungen, Kopf- und Fußzeilen und bewahrt den umgebenden Kontext. Anschließend können die Agenten in derselben Unterhaltung gemeinsam über Dateiinhalte und strukturierte Daten schlussfolgern.

Über Lakeflow können die Agenten außerdem Anwendungsdaten abrufen. Mit nativen MCP-Konnektoren, die jetzt allgemein verfügbar sind, können sie Daten aus Tools wie Jira, Slack und Google Drive lesen und darin Aktionen ausführen. OpenSharing befindet sich in der Beta-Phase und ermöglicht es Organisationen, Partnern, Lieferanten und Kunden einen kontrollierten Agenten bereitzustellen, der bereits mit Daten, Anweisungen und Wissen ausgestattet ist. Genie Clean Rooms, ebenfalls in der Beta-Phase, erlauben es Empfängern, mit Daten zu chatten, während der zugrunde liegende Datensatz und das geistige Eigentum verborgen bleiben.

Von SQL-Fragen zu einem umfassenderen Geschäftskontext

Genie Agents starteten als No-Code-Möglichkeit, um Geschäftsfragen in SQL-Erkenntnisse zu übersetzen. Nun positioniert Databricks sie als Agenten, die den umfassenderen Kontext eines Unternehmens verstehen. Sie kombinieren Geschäftsanalyse, Dokumentenanalyse und Verbindungen zu Unternehmenstools.

Nach Angaben des Unternehmens schließt diese Erweiterung eine Lücke in KI-Workflows für Unternehmen. Databricks zufolge befinden sich 80% des Kontexts, in dem ein Unternehmen arbeitet, in Dokumenten wie Verträgen, Rechnungen, Schadensfällen, medizinischen Unterlagen, Finanzberichten und Gesprächsprotokollen. Eine einfache Unternehmenssuche kann eine begrenzte Zahl von Dokumenten einbinden und Rohtext abrufen. Größere Sammlungen und komplexe Dateistrukturen erfordern jedoch Beziehungen zwischen Dokumenten, Compliance-Kontrollen und skalierbaren Abruf.

Teams, die solche Workflows eigenständig entwickeln, benötigen laut Databricks möglicherweise benutzerdefinierte Retrieval-Augmented Generation, fortgeschrittene Analysefunktionen, einen AI-Search-Endpunkt, eine Embedding-Pipeline und ein Supervisor-Agent-Framework mit Berechtigungen. Genie Agents übernehmen die Analyse und Indizierung in großem Maßstab. Dadurch kann ein Agent Tausende von Dateien durchsuchen und die Seite zitieren, die eine Antwort belegt. Die Funktion berücksichtigt die Berechtigungen von Unity Catalog, sodass Nutzer nur auf Dateien zugreifen können, für die sie freigeschaltet sind.

Unternehmen setzen Genie Agents branchenübergreifend ein

Databricks nennt Implementierungen und Anwendungsfälle im Einzelhandel, in der Energiebranche, in der Technologie, der Automobilindustrie, im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften. Unilever nutzt Genie Agents, damit Finanzteams Rentabilität, Kreditrisiken und die finanzielle Entwicklung in natürlicher Sprache untersuchen können. HelloFresh setzt sie ein, um die Geschwindigkeit von Werbetests um das 4-Fache zu erhöhen, indem Erkenntnisse zur Marketingleistung aus Medien-, Kreativ- und Finanzteams zusammengeführt werden.

S&P Global Energy nutzt Genie Agents, um Datenprodukte innerhalb von Tagen statt über herkömmliche Entwicklungszyklen auf den Markt zu bringen. Atlassian setzt sie ein, damit Sicherheitsteams Milliarden von Sicherheitsereignissen in natürlicher Sprache untersuchen können. General Motors hat über 1000 Genie Agents in Vertrieb, Entwicklung, Lieferkette, Personalwesen und weiteren Teams eingeführt.

Databricks beschreibt außerdem dokumentenbasierte Workflows. Ein Investmentanalyst könnte Margentrends aus verwalteten Tabellen mit Belegen aus Analystenberichten und Mitschriften von Ergebniskonferenzen kombinieren. Ein Techniker könnte Tausende von Handbüchern und Service-Bulletins nach modellspezifischen Anweisungen durchsuchen. Ein Analyst für klinische Studien könnte Daten zur Studienverfolgung mit Gründen vergleichen, die in Berichten von Ärzten festgehalten sind. In jedem Beispiel sollen seitenbezogene Zitate den Nutzern ermöglichen, die Belege vor einer Handlung zu überprüfen.

Für Nutzer bedeutet das, dass Genie Agents mehr Informationen und Tools einbeziehen können, die zu einer Aufgabe im Unternehmen gehören. Für Organisationen erweitern OpenSharing und Genie Clean Rooms diesen kontrollierten Zugriff auf externe Beteiligte. Berechtigungen und Zitate schaffen zugleich Kontrollmöglichkeiten für die Nutzung sensibler Geschäftskontexte.