L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) è passata rapidamente dall’essere un concetto futuristico a una capacità aziendale essenziale. Dal potenziamento dell’analisi con approfondimenti contestuali alla creazione di chatbot, sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG) e persino agenti completamente autonomi, la GenAI sta trasformando il modo in cui le organizzazioni interagiscono con i dati e prendono decisioni.
Quest’ultimo articolo della nostra serie Databricks & KNIME esplora come le due piattaforme aiutano ad integrare GenAI nei flussi di lavoro, rendendo le funzionalità avanzate di AI accessibili non solo ai data scientist, ma anche agli analisti business e agli esperti di settore.
Dalla BI alla GenAI: il percorso finora
Questo blog fa parte di una serie di quattro post che mostrano come KNIME e Databricks si integrano nel ciclo di vita dei dati e dell’IA:
Business Intelligence
Come KNIME si collega a Databricks tramite connettori sicuri, consentendo agli analisti di interrogare le tabelle Databricks, esplorare Unity Catalog e mantenere tutta l’elaborazione dei dati all’interno di Databricks.
Ingegneria dei dati
Come la scalabilità di Databricks e i flussi di lavoro low-code di KNIME semplificano la preparazione e la trasformazione dei dati su larga scala, eliminando i silos e ottimizzando le pipeline.
Machine learning
Come KNIME e Databricks si integrano per creare flussi di lavoro di ML, dal feature engineering all’addestramento e alla distribuzione dei modelli, colmando il divario tra i team tecnici di ML e gli utenti business.
Ora, in questa parte finale, partiamo da queste basi per esplorare come l’IA generativa può introdurre LLM, chatbot, pipeline RAG e agenti nell’analisi aziendale.
Perché Databricks + KNIME per GenAI?
Fondamentalmente, Databricks e KNIME si completano a vicenda:
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Databricks fornisce modelli di IA di livello aziendale, scalabilità e governance.
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KNIME fornisce l’interfaccia no-code/low-code per progettare, testare e implementare flussi di lavoro che collegano questi modelli al mondo reale.
Questa integrazione garantisce che gli LLM (Large Language Models) e altri modelli GenAI siano accessibili in modo controllato, trasparente e collaborativo. Gli analisti e i team aziendali possono prototipare visivamente le applicazioni in KNIME, mentre i team tecnici gestiscono il modello e le prestazioni in modo centralizzato con Databricks.
L’estensione KNIME AI: la tua porta d’accesso alla GenAI
Con l’estensione KNIME AI è possibile:
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Connettersi agli LLM e ai modelli di embedding forniti su Databricks.
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Utilizzare nodi Prompter indipendenti dal provider per inviare istruzioni e richieste agli LLM.
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Costruire pipeline RAG con database vettoriali come FAISS o Chroma.
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Sviluppare applicazioni di IA agentica che orchestrano i flussi di lavoro come “strumenti” dinamici.
Tutto questo avviene all’interno dell’ambiente KNIME, il che significa che non è necessario scrivere codice per creare soluzioni che normalmente richiederebbero uno sforzo di sviluppo specializzato.
Un flusso di lavoro tipico con LLM in KNIME
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Autenticarsi con il proprio provider o con il workspace Databricks (ad esempio, con il Databricks Workspace Connector).
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Selezionare il modello desiderato utilizzando il nodo LLM Selector (ad esempio, Databricks LLM Selector).
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Inviare prompt tramite un nodo Prompter per interagire con il modello.
Casi d’uso pratici
1. Miglioramento dell’analisi con GenAI
I prompt dinamici possono essere definiti come l’invio di un’istruzione personalizzata a un LLM per ogni riga del set di dati.
Ad esempio, per analizzare migliaia di recensioni di prodotti memorizzate in Databricks:
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Connettiti al workspace Databricks.
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Recupera le recensioni dei prodotti da un SQL Warehouse, filtrando solo le nuove recensioni.
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Utilizza il prompt dinamico per chiedere a un LLM di estrarre sia il prodotto che il sentiment. Configura il parametro “System Message” per fornire all’LLM le istruzioni.
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Riscrivi il dataset arricchito in Databricks per funzionalità a valle, come reportistiche e modelli di ML.
2. Creazione di un chatbot personalizzato
Con il nodo Agent Chat View è possibile creare un chatbot in KNIME e collegarlo a un modello tramite il selettore LLM di Databricks.
Passaggi chiave:
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Definire un System message per impostare ruolo, tono, limiti e regole del chatbot.
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Aggiungere un Initial AI message per guidare il comportamento iniziale.
3. Pipeline RAG
La Retrieval Augmented Generation (RAG) arricchisce i prompt con informazioni di dominio recuperate da database vettoriali, migliorando precisione e riducendo allucinazioni.
Esempio di workflow RAG:
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Importare documenti specifici del dominio.
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Convertirli in embedding con Databricks Embedding Model Selector.
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Memorizzare gli embedding in un database vettoriale (FAISS o Chroma) con Vector Store Creator.
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Recuperare le informazioni con Vector Store Retriever e inserirle nel prompt.
4. Agenti per l’automazione adattiva
KNIME consente la creazione di agenti autonomi che selezionano dinamicamente quale flusso di lavoro o strumento utilizzare.
Componenti chiave:
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Nodo Agent Prompter
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Workflow KNIME trasformati in strumenti riutilizzabili
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Logica decisionale dinamica
Esempio in e-commerce:
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Estrazione codici prodotti da recensioni
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Attivazione di strumenti per generare codici sconto
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Decisione autonoma dell’agente su quale strumento usare
Governance e GenAI responsabile
KNIME e Databricks garantiscono la governance per un’adozione sicura della GenAI:
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Valutazione LLM e applicazioni: integrazione con Giskard per valutare rischi di bias o contenuti dannosi.
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Privacy e anonimizzazione dei dati: Microsoft Presidio e Redfield Privacy Nodes.
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Profili di personalizzazione: KNIME Business Hub per limitare accessi e forzare l’uso di connettori approvati.
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Credenziali e sicurezza centralizzate: archiviazione sicura di credenziali KNIME Hub e tipi di segreti Databricks.
Insieme, queste funzionalità permettono di applicare una governance sia a livello individuale che organizzativo, bilanciando innovazione e gestione dei rischi. Le organizzazioni possono quindi adottare GenAI in modo rapido e responsabile, creando fiducia nel processo decisionale basato sull’intelligenza artificiale.
Considerazioni finali
Con KNIME e Databricks, l’IA generativa diventa parte affidabile e scalabile dei processi aziendali:
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I team business possono sperimentare con flussi low-code.
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I data scientist possono usare modelli centralizzati.
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Le organizzazioni possono utilizzare l’IA in modo sicuro e collaborativo.
Questo conclude la serie Databricks & KNIME: dalla Business Intelligence, al Data Engineering, al Machine Learning e all’integrazione di GenAI.
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