Databricks introduceert met Genie Ontology zijn versie van een context-systeem. Dat moet AI ondersteunen en voor meer correcte en relevante antwoorden zorgen.
Amper twee weken na de lancering van Horizon Context en Cortex Sense door Snowflake heeft Databricks in hetzelfde Moscone-conferentiecentrum in San Francisco zijn antwoord klaar. Op zijn eigen Data+AI-summit onthult het bedrijf Genie Ontology: een systeem dat de context verzorgt waarmee AI-agenten aan de slag moeten gaan.
“Genie Ontology is één van onze belangrijkste aankondigingen op deze Summit”, zegt Ali Ghodsi, CEO en medeoprichter van het bedrijf. Gelijk heeft hij: Databricks kan het zich op dit event niet veroorloven om geen oplossing rond context te lanceren.
Brede context
Genie Ontology verzamelt zelf context op basis van bronnen binnen Databricks en bij lancering meer dan 50 andere applicaties en datasystemen. Daarbij moet Genie Ontology gegevens uit verschillende databases, vergaderingen, bestanden, processen en meer samenleggen om tot een relevante bedrijfscontext te komen.
Het systeem bouwt een knowledge graph op, waarmee andere AI-agenten zoals Genie One en Genie Code, allebei pas gelanceerd, dan aan de slag gaan. Stel je een vraag, dan zal het AI-systeem die dankzij Ontology interpreteren binnen de unieke context van je onderneming.
Die context komt van overal. Ghodsi: “Niet alleen wat je in je datalake hebt is belangrijk, maar ook informatie uit je Google Agenda, de cloud, salesforce. Iedere vergadering moet opgenomen worden, en er moeten transcripten zijn van alles. Dit vereist dat systemen beschikken over realtime datalevering.”
Pagerank voor bedrijfsdata
Ontology zal op basis daarvan zijn contextsysteem opbouwen. Centraal daarbij staat ontorank. Die term verwijst naar pagerank van Google.
Ter opfrissing, pagerank is wat van Google destijds ’s werelds populairste zoekmachine heeft gemaakt. Het systeem gebruikt niet enkel kernwoorden om de relevantie van een webpagina in te schatten, maar ook links. Door te onderzoeken hoe een pagina zich verhoudt tot andere pagina’s, ontstaat er autoriteit, die aangeeft hoe relevant een website is.
Ontorank doet iets gelijkaardig, al is het complexer volgens Ken Wong, Senior Director Product Management. “Pagerank moest enkel webpagina’s ranken, ontorank moet verschillende soorten data rangschikken.”
Niet alleen automatisch
De knowledge graph die Ontology opbouwt, neemt de vorm aan van een enorm web met daarin snippets van informatie. Die snippets krijgen een autoriteitsranking mee in de vorm van een ontorank-score.
Hoewel Genie Ontology automatisch werkt, kan het systeem ook overweg met manuele invoer. Via Unity Catalog Semantics maar ook semantische systemen van andere tools kan je zelf informatie toevoegen.
Gegrond in realiteit
Stel je vervolgens een vraag aan Genie One, bijvoorbeeld over het engagement van klanten bij een web-app van je bedrijf, dan zal Genie One dankzij Ontology weten dat je bedrijf engagement bijvoorbeeld definieert als een sessie van minimaal dertig seconden. Zo worden antwoorden meteen gekoppeld aan de correcte bedrijfscontext.
Zonder context-oplossing is dat moeilijk. Ghodsi verduidelijkt: “Een AI-agent gaat dan opzoek naar een antwoord op je vraag, document per document. Dat is tijds- en geldintensief, maar zorgt er ook voor dat de agent in feite met een steekproef van je data aan de slag gaat opzoek naar het juiste antwoord, en niet met alle gegevens.”
Veel nauwkeuriger
Het resultaat is niet min. Wong toont op het podium van de Summit hoe de nauwkeurigheid van antwoorden op prompts stijgt tot 84,5 procent, komende van 50 procent voor de beste agent zonder context.
Dat zegt niet alleen Databricks: ook Snowflake schermde tijdens zijn Summit met het belang van context en enkele weken daarvoor deed SAP hetzelfde. Snowflake deelde eigen cijfers, en kwam ook uit op een nauwkeurigheid van iets meer dan 80 procent op complexe query’s met de toevoeging van context.
Consensus
Er bestaat momenteel consensus over het feit dat de contextlaag een ontbrekend puzzelstuk is voor accurate enterprise-AI. “AI-systemen zijn vandaag echt wel slim genoeg om enterprise-vragen te beantwoorden”, zegt Ghodsi nog. “AI in de onderneming heeft geen intelligentieprobleem, maar een contextprobleem en Genie Ontology is het ontbrekende puzzelstuk.”
AI-systemen zijn vandaag echt wel slim genoeg om enterprise-vragen te beantwoorden
Ali Ghodsi, CEO Databricks
De contextlaag voor AI is daardoor interessant: de afgelopen maanden hebben verschillende grote spelers context naar voren gebracht als onontbeerlijk. In geen tijd is het de norm geworden: SAP, Snowflake en nu Databricks hebben er tijdens hun respectievelijke grote jaarlijkse events een grote nadruk op gelegd, met slechts enkele weken tussen iedere lancering.
Minimum minimorum
Dat maakt de positionering van Genie Ontology complex. Het is géén verkoopargument. Zoek je bij Snowflake Context, dan krijg je die via Horizon Context en Cortex Sense. Van SAP moet je niet opzoek naar een externe dataspeler, en komt de context gewoon van de knowledge graph. Salesforce noemt het AI Context en ServiceNow spreekt van de Context Engine.
Genie Ontology is zo een belangrijke introductie, maar ook een noodzakelijke. Databricks kon niet achterblijven op zijn Summit, en doet wat het moet. Ook binnen het Databricks-ecosysteem nemen AI-agenten voortaan geïnformeerde beslissingen.