KNIME Analytics Platform 5.4の新機能　～より便利になったKNIME AIアシスタント機能やUI改善他～

リリースノート 2024.12.10

原文：https://www.knime.com/blog/whats-new-knime-analytics-platform-54

KNIME Analytics Platform 5.4のKNIME AIアシスタント機能（K-AI）により、ワークフローの構築をより早く、効率的に行っていただけるようになりました。K-AIは、ノードごとにワークフローを構築し、自身の作業を文書化する手助けをします。そのため、ワークフローをより速く効率的に構築することができます。

AI時代を加速する新機能「K-AI（KNIME AI-Assistant）」！KNIMEでデータ活用をもっと身近で簡単に

KNIMEは現在、IBM GraniteとMicrosoft Phi 3.5上のDatabricksモデルとGPT4Allモデルを含む、拡張された大規模言語モデルを搭載しています。検索拡張生成（RAG）知識ベースの維持も、ベクトルストアの更新を支援する新しいノードによって容易になりました。

AIを信頼し、AIが作成したワークフローを真に信頼できるものにすることは、LLMに依存するユーザーやリスク管理を担当するチームの共通課題です。KNIMEは現在、LLMの出力やRAGシステムがバイアス、ハルシネーション、データ漏洩などの証拠を示しているかどうかを検出するGiskardノードのセットを介して、より強力な評価機能を備えています。

AI関連の機能だけではなく、今回のリリースでは一連のUI強化や新機能が提供されました。

より便利になったKNIME AIアシスタント機能

KNIMEのAIアシスタント機能(K-AI)は、ワークフローキャンバス内でより優れたワークフローを構築することができるようになりました。

Build モード

K-AIのBuildモードを利用するには、ワークフローキャンバスにノードを配置し、ノードを選択状態にした上で、K-AIに指示する必要があります。
K-AIはワークフローのステップごとにコメントを付与するため、実行内容の理解や修正に活用いただけます。

Q&A モード

Q&Aモードでは、K-AIがKNIME Community Hubの公開コンテンツから関連するワークフローやコンポーネントを推奨します。これらの推奨は、K-AIの回答の「Additional Resources」を開くと見ることができます。これにより、ゼロから始めることなく、既存のソリューションを発見し、コミュニティの貢献を基に構築することがこれまで以上に簡単になり、より迅速にワークフローを構築いただけます。

ノードリポジトリとノード設定ダイアログのUI改善

サイドパネルのノード設定ダイアログ

サイドパネルのダイアログを使用して、ノードをより速く設定できるようになりました。このダイアログは、「Preferences」→「KNIME Modern UI」→「Node Configuration Dialog Mode」に移動し、「Embedded Inside Application」を選択することでご利用いただけます。

ツリービューでのノード検索

ノードリポジトリをツリービューに切り替えることで、カテゴリ別にノードを簡単に見つけることができます。

テーブルビュー内セルの展開表示

テーブルビューでは、文字列、XML、JSON、または画像データ型を含む個々のセルを展開して、コンパクトなテーブルレイアウトを維持しながら詳細なコンテンツを表示できます。

新規ユーザーをより早くオンボードするためのガイダンス表示

新規ユーザー向けの機能として、操作に関するガイダンス（ヒント表示）を受け取ることができるようになりました。

LLM サポート、システムメッセージ、プロンプト処理の高速化により AI 拡張機能が強化

IBM GraniteとMicrosoft Phi 3.5でGPT4Allモデルをサポート

クラウドベースのAIモデルに依存すると、データのプライバシーやコストに関する懸念が生じ、組織が機密性の高い環境やリソースが制限された環境でAI を使用することが困難になります。
IBM GraniteおよびMicrosoft Phi 3.5でGPT4Allモデルを使用できるようになり、データのプライバシーを維持し、高額なクラウド費用を回避しながらワークフローを作成するためのローカルAIモデルのオプションが増えました。

Databricks モデルとの統合

Databricksを使用しているチームは、Databricksが提供するモデルをワークフローに接続して使用するために、しばしばカスタムコーディングや外部APIに頼る必要があります。KNIMEでは、Databricks Chat Model ConnectorノードとDatabricks Embedding Model Connectorノードを使用することで、コーディングやAPIの専門知識がなくても、Databricksワークスペースのチャットモデルや埋め込みモデルをKNIMEワークフローに直接統合できるようになりました。

・Databricks Chat Model Connector
・Databricks Embedding Connector

GenAIデータ処理の強化

今回のリリースでは、GenAIをデータテーブルに簡単かつ迅速に適用できるようにする２つの機能強化が含まれています。

1 つ目は、LLM プロンプターのチャットモデル用のシステムメッセージを導入したことです。これにより、多くのユースケースでプロンプトプロセスが簡素化されます。システムメッセージは、LLM の作業をガイドし、特定のタスクに応答を適応させるための明確な指示とコンテキストを設定します。

２つ目は、LLMプロンプターで、サポートされているGenAIモデル、例えばOpenAIのモデルを並列に呼び出すことで、同じ時間でより多くのプロンプトを処理できるようになりました。

より強力な評価機能を備えたGenAIガバナンス機能

誤報、機密情報の漏洩、偏見などの LLM の脆弱性は、顧客の信頼を損なうことから重い法的罰則に至るまで、深刻な影響を及ぼす可能性があります。

KNIME Analytics Platformは Giskardライブラリを搭載し、GenAIワークフローをそのような落とし穴がないか評価・検証する新しいノードセットを提供します。

・Giskard LLM scanner
・Giskard RAGET evaluator
・Giskard RAGET Test Set generator

これらのノードを使用すると、ハルシネーション、有害なコンテンツ、堅牢性、データ漏洩などの潜在的な問題を自動的に検出できるため、信頼性が高く安全な GenAI アプリケーションを作成できます。

これらのノードは、KNIME Analytics Platform 5.3でリリースされた Giskard ML scanner をベースにしており、機械学習モデルの偏りや不正確さなどをチェックします。

サンプルワークフローはこちら

検索拡張生成 (RAG) のための簡素化された GenAI モデルメンテナンス

RAGワークフローにおけるベクターストアの管理と更新は複雑で時間がかかります。ナレッジベースが正確であり続け、日々更新されるデータと整合していることを保証するためにはメンテナンスが欠かせません。

KNIME Analytics Platformは、RAGワークフローで使用されるナレッジベースのメンテナンスを簡素化し、データを最新の状態に保ち、ワークフローの効率性を維持するために、ベクターストアの更新と移行のための新しいベクターストアデータ抽出ノードを搭載しました。

高度なフィルタリング、変数処理、式の結果の再利用

KNIME Analytics Platform 5.3と共にリリースされた Expressions nodeノードは、複数の式をサポートするようになり、以前の式の結果を再利用してより複雑なデータ操作を行うことができます。これにより、結果をリアルタイムでプレビューしながら、関連するデータ操作を素早く実行することができます。

新しいExpression Row Filterノードを使用すると、カスタム式を使用してテーブルをフィルタリングできます。また、新しいVariable Expressionノードは変数の操作と作成をサポートします。すべてのExpressionノードは同じ式言語を持ち、複数の式をサポートし、AIアシストを提供します。

Tableauデータへのアクセスを容易にする新しいTableau Readerノード

新しいTableau Reader (Labs)ノードは、Tableau Hyper ファイルから KNIME ワークフローに直接データを取得できるため、KNIME 内で Tableau データの操作が容易になります。このノードは、リモートファイルシステムにあるファイルを自動的にダウンロードし、クラウドおよびオンプレミスのストレージシステムでの Tableau ファイルの操作を簡素化します。

Tableau WriterノードはApple Silicon プロセッサをサポートするようになり、Mac ユーザーの互換性とパフォーマンスが向上しました。

Box ファイルへの簡単アクセス

KNIME Analytics Platform がBox マーケットプレイスで利用できるようになりました。これにより、独自の認証アプリケーションを設定する必要なく、ユーザー認証オプションを使用してBox Authenticatorノードで直接認証できるようになりました。

外部SSHツールノードのより安全な置き換え

新しいSSH Command Executorノードは、External SSH Toolノードをよりセキュアに強化したノードです。これにより、セキュアな接続を介してリモートマシン上でコマンドを実行することができます。このノードは、オプションの入力ファイルや出力ファイルなど多くの新しい設定を提供し、より幅広いユースケースに適用できます。ノードは最新のセキュリティ機構を使用しており、ノードの使用をより安全にする高度なセキュリティ設定が用意されています。

凡例項目のフィルタリング容易化とSVGサポートによるビジュアライゼーション強化

ダブルクリックするだけで、ビュー内の凡例項目をすばやくフィルタリングできるようになりました。

また、SVGのサポートにより、レポートでより洗練された高品質なビジュアライゼーションを行えます。

セキュリティアップデートとDatabricksへの接続性を備えたデータベースフレームワークのアップグレード

新しいDatabricks SQL Warehouse Connectorノードを使用すると、KNIME データベースフレームワークを使用して、データ処理の実行を Databricks SQL ウェアハウスにプッシュダウンする SQL ステートメントを視覚的に作成できます。

このリリースでは、Databricks Workspace connector ノードを使用して、チャットモデル、ベクトル埋め込み、ウェアハウス、コンピューティングクラスター、ファイルシステム、REST API など、サポートされているさまざまな Databricks サービスに接続できます。

Athena や BigQuery などのすべてのデータベースコネクタノードがドライバの自動アップデートに対応し、ワークフローを手動でアップデートする必要がなくなりました。

Snowflake Connectorノードは、OpenSSL V3 で暗号化された秘密キーをサポートし、認証セキュリティを強化し、アカウントドメインをカスタマイズできるようになりました。これにより、独自のネットワーク構成とのより柔軟な統合が可能になります。最新の JDBC ドライバーも付属しています。

セキュリティを強化し、インストールサイズを縮小するために、Snowflake 3.13.4 などの古いドライバーは、手動でのインストールが必要な個別の拡張機能に移動されました。

その他の注目すべき改善点

KNIME Analytics Platform 5.4 では、よりスムーズなワークフロー構築のためにその他にも機能強化がなされています。

・検索可能なドロップダウンメニューにより、ドロップダウンメニュー内のオプションを簡単に検索し、選択
・テキストビューに埋め込まれたハイパーリンクを直接開く
・キーボードショートカット Ctrl+Tab により、Windows、Mac OS、Linux 上でアクティブなプロジェクトタブをすばやく切り替え
・ワークフローキャンバスをダブルクリックしても、クイックノード追加ダイアログにアクセス
・新しいコンテキストメニューオプションにより、選択したノードのセットを自動的に接続または切断
・プロジェクトタブを右クリックして、スペースエクスプローラーでハブプロジェクトを表示
・スペースエクスプローラーのアイテムを他の場所にコピーできるCopy-To機能
・Hub URLのドラッグ＆ドロップによるワークフローのインポートで、バージョンも考慮

これらの新機能や改善点はすべて、KNIME Analytics Platform のユーザーエクスペリエンスをさらに向上させることを目的としています。最新版を今すぐダウンロードし、次世代のデータ分析プラットフォームを体感してください。

KNIME Analytics Platform 5.4のダウンロードはこちらから。

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