Thomas与Databricks合作，改进数据工作流程，提升内容搜索和生成能力。通过采用Databricks，Thomas能够更高效地管理和分析大量数据，拓展新市场。集成检索增强生成（RAG）和自然语言处理（NLP）等生成AI工具，使Thomas能够为客户提供个性化洞察。Databricks还使Thomas能够自动化和个性化评估流程，开发出新的“Perform”产品。将Thomas的服务无缝集成到Microsoft Teams等热门平台，提高了用户满意度和参与度。借助Databricks，Thomas能够快速创新并将AI集成到多个平台。

本文介绍如何使用Databend和lakeFS构建现代数据工作流程。Databend是一个开源的云原生数据仓库，支持多种数据格式和类型，具有高性能、低成本、易管理等特点。lakeFS提供了开源的数据版本控制，保证数据的一致性和可重复性。本文提供了一个简单的工作坊，介绍如何在lakeFS中创建分支，在Databend中分析和转换数据，并将结果写回到lakeFS中。