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DataikuがLLMメッシュとLLMメッシュ・ローンチパートナーSnowflake、Pinecone、AI21 Labsを発表

企業における生成AI活用の期待と現実のギャップを解消

Everyday AIのプラットフォームを提供するDataiku(https://www.dataiku.com/)は9月26日、 ニューヨークで開催中のEveryday AI Conference(https://events.dataiku.com/everyday-ai-conference-new-york)においてLLMメッシュを発表しました。LLMメッシュは、企業が大規模言語モデル(LLM)を組み込んで利用するために必須となる、効果的でスケーラブルかつセキュアなプラットフォームのニーズに対応するものです。さらに、Dataikuは、LLMメッシュ・ローンチ・パートナーとしてSnowflake、PineconeおよびAI21 Labsを発表しました。




生成AIは企業に多くの機会とメリットをもたらしますが、一方で企業は重要な課題に直面しています。例えば、集中管理の不在やデータやモデルに対する不適切な権限管理、有害コンテンツに対する対策の少なさ、個人情報の使用、コスト監視メカニズムの欠如などです。さらに、この新しいテクノロジーエコシステムの可能性が存分に発揮されるようなベストプラクティスの確立についても、多くの人が支援を必要としています。

2023年6月にDataikuが発表した革新的な生成AIの機能群(https://www.dataiku.com/ja/プレスリリース/generative-ai/)とともにLLMメッシュは、企業のAI活用による価値創造を阻んでいる障害を克服するために構想されました。

LLMメッシュ: 生成AIアプリの共通バックボーン
LLMメッシュは、企業がLLMを使用して安全なアプリケーションを効率的かつ大規模に構築するために必要なコンポーネントを提供します。LLMメッシュを、LLMサービスプロバイダーとエンドユーザーアプリケーションの間に位置づけることで、企業は現在および将来のニーズに応じて最も費用対効果の高いモデルを選択し、データとレスポンスの安全性を確保し、拡張可能なアプリケーション開発のための再利用可能なコンポーネントを作成することができます。

LLMメッシュの機能には、さまざまなAIの経路設定、AIサービスの安全なアクセスと監査、機密データのスクリーニングとレスポンスのモデレーションのための安全対策、パフォーマンスとコストの追跡などが含まれます。LLM メッシュはまた、アプリケーション開発のための標準コンポーネントを提供し、企業が期待するコントロールとパフォーマンスを実現しながら、品質と一貫性を保ちます。

LLMメッシュを利用したエンタープライズ向け生成AIアプリケーションのデリバリーについて、詳細はこちら(https://qiita.com/Dataiku/items/f41e0846717bab462739)を参照ください。.

LLMメッシュを支えるDataikuの新機能は、10月以降順次、パブリックプレビューとプライベートプレビューでリリースされます。

DataikuのCTOかつ共同創業者であるClement Stenacは、次のように述べています。
「LLMメッシュは、AIにおける極めて重要な一歩です。Dataikuでは、企業の生成AI活用について、期待と現実のギャップを埋めています。LLMメッシュは、多くの人々が求めていた構成とコントロールを安全かつ迅速に実現するための道を開くものです」

Dataiku LLMメッシュ・ローンチパートナーの発表
LLMメッシュにより、Dataikuが既存のサービスプロバイダーと連携して提供する機能はさらに優れたものとなり、LLM、ベクトルデータベース、そして計算処理インフラについて、企業における効率的かつ幅広い利用を促進します。このアプローチは、既存テクノロジーの能力を、重複させるのではなく強化し、さらに誰もが利用できるようにするというDataikuの基本理念に一致するものです。Dataikuは、コンテナ化されたデータと計算機能、ベクターデータベース、LLMビルダーといったLLMメッシュの主要コンポーネントを代表する企業であるSnowflake、Pinecone、AI21 Labsを、LLM・ローンチ・パートナーとして発表します。

SnowflakeのProduct ManagementのSenior DirectorであるTorsten Grabs氏は、以下のように述べています。
「LLMメッシュの真の価値は、LLMを搭載したアプリケーションを本番稼動させることだけではなく、安全かつセキュアな方法でAIを民主化することだと認識しているため、LLMメッシュのビジョンに期待を寄せています。Dataikuともに、共同のクライアントがSnowflakeアカウントのセキュリティー境界内で、Snowpark Container Servicesのコンテナ化された計算処理を活用し、Snowflakeデータ上にLLMを展開できるようにしています。すべてがDataikuによってオーケストレーションされることで、摩擦や複雑さを軽減し、ビジネス価値の実現を加速することができます」

PineconeのBusiness DevelopmentのVPであるChuck Fontana氏は、次のように述べています。
「LLM Meshは、アーキテクチャーを超えるものであり、むしろ通路です。ベクターデータベースは新しいスタンダードであり、検索拡張生成(Retrieval Augmented Generation)のようなプロセスを通じてAIアプリケーションを強化します。DataikuとPineconeはともに、業界の他の企業が連携できる方法を提供することによって新しいスタンダードを打ち立て、エンタープライズグレードの生成アプリケーションを大規模に構築する際に市場が直面する障壁を克服できるよう支援します。 PineconeはLLMメッシュ立ち上げパートナーとしての協業を楽しみにしています」

AI21 LabsのSVP兼北米GMであるPankaj Dugar氏は、次のように述べています。
「進化を続ける今日のテクノロジー環境において、顧客の利益のためには、生成AIスタックの中で多様かつ緊密に統合されたエコシステムを育成することが最も重要です。DataikuとのコラボレーションとLLMメッシュは、企業がトップクラスの柔軟性と信頼性を備えた幅広いLLMの能力を利用できるようにすることで、この多様性へのコミットメントを確かなものにします。当社は、多様性が革新を生むと信じています。DataikuのLLMメッシュとともに、無限のAIの可能性を秘めた未来に踏み出します」

関連資料:
LLMメッシュに関する詳細はブログ「「LLMメッシュの紹介:生成AIアプリケーションの共通バックボーン」(https://qiita.com/Dataiku/items/f41e0846717bab462739)をご覧ください。

Everyday AI Conference in New York(https://events.dataiku.com/everyday-ai-conference-new-york?stageType=session)をオンラインで視聴いただけます。Dataiku CEO Florian Douetteauをはじめ、LLMメッシュ立ち上げパートナーのSnowflake、Pinecone、A21 Labsが登壇します (9月26日米国東海岸時間 午前11時)

ラボの域を超えた、現実的で安全なエンタープライズ向け生成AIアプリケーション(https://www.dataiku.com/ja/製品/generative-ai/)の開発について



▽ Dataikuについて

[画像: https://prtimes.jp/i/84325/15/resize/d84325-15-1f96a7fdd9d76ef86338-0.png ]

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。彼らが協業し、あらゆる業種において、企業は新たなAIによる機能をあらゆる規模で、設計、開発、展開できます。組織がDataikuを利用することで、その従業員は並外れた力を発揮し、会社の未来に力を与えるAIを生み出すことができます。

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 blog(https://blog.dataiku.com/)、Twitter/X (@Dataiku https://twitter.com/dataiku)、LinkedIn(https://www.linkedin.com/company/dataiku/)、YouTubeチャンネル(https://www.youtube.com/dataiku)で情報をお届けしています。
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