Erstellen von RAG-Anwendungen mit Azure Databricks

Moderne KI-Anwendungen erfordern genaue, kontextsensitive Antworten auf der Grundlage privater Unternehmensdaten. Dieser schriftliche Kurs führt Sie durch die Implementierung von Retrieval Augmented Generation (RAG) Architekturen, um große Sprachmodelle in Ihrem spezifischen Domänenwissen zu verankern. Durch das Lesen und Durcharbeiten der praktischen Codebeispiele werden Sie vom Verständnis der grundlegenden generativen KI-Konzepte zum Einsatz einer voll funktionsfähigen Retrieval-Pipeline übergehen. Sie lernen, unstrukturierte Daten aufzubereiten, sie für einen schnellen Abruf zu indizieren und sie nahtlos in Sprachmodelle zu integrieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Architektur von Retrieval Augmented Generation und Vektordatenbanken. - Konfigurieren Sie Azure Databricks-Umgebungen für die Verwaltung von Vektorindizes und Einbettungen. - Verarbeiten und chunk unstrukturierte Textdaten, um die Relevanz des Abrufs zu optimieren. - Implementieren Sie semantische Suchabfragen mit Databricks Vector Search. - Verbinden Sie abgerufenen Kontext mit Sprachmodellen, um genaue, fundierte Antworten zu generieren. - Verfolgen und bewerten Sie die RAG-Systemleistung mithilfe der MLflow-Integration. Der Kurs beginnt mit Kerndefinitionen und Architekturmustern, bevor Schritt für Schritt schriftliche Tutorials zur Datenaufbereitung, Vektorindizierung und Modellintegration folgen. Sie lernen klare Code-Snippets und konzeptionelle Erklärungen kennen, die Ihre Fähigkeiten systematisch aufbauen. Dieser Kurs richtet sich an Dateningenieure, Softwareentwickler und aufstrebende KI-Praktiker, die noch nicht mit RAG-Architekturen vertraut sind und keine vorherige Databricks-Erfahrung benötigen. Lesen Sie noch heute, um intelligentere, datengesteuerte KI-Anwendungen auf Databricks zu erstellen.