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使用 Databricks 上的 Compound AI 自动生成分类法.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718778 2025-06-22 18页 1.08MB

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本文介绍了使用Databricks上的Compound AI自动生成分类法(Taxonomy)的重要性与应用。关键点如下: 1. **分类法的起源与重要性**:起源于古代文明,对农业、医学等领域进行分类。如今,分类法能促进全球命名与分类的一致性,揭示物种、产品或数据间的关系,并支持搜索与发现。 2. **商业影响**:分类法对零售、制造和电子商务等行业至关重要,能实现系统间的分类一致性,支持个性化、搜索和报告。 3. **分类法挑战**:手动过程缓慢且易出错,缺乏集中治理,难以适应国际或多语言变化。 4. **Compound AI机遇**:大型语言模型(LLM)结合外部工具、检索器、API和逻辑,形成模块化系统,减少错误,提高生成AI系统的速度、成本效益和可控性。 5. **Databricks平台的优势**:Mosaic AI Agent Framework支持多步骤、多模态工作流程;AI Gateway提供对各种模型的统一访问;Unity Catalog和MLflow实现全面的生命周期治理;Delta Lake和PySpark处理大规模结构化与非结构化数据。 6. **架构示例与演示**:以服装零售商为例,展示如何应用Compound AI生成分类法。 文章强调了从单一模型向模块化系统转变的重要性,以及Databricks平台在实现这一转变中的关键作用。
"如何用Compound AI革新分类学?" "Taxonomy生成中,哪些挑战可以被AI解决?" "Databricks如何助力智能信息平台?"
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