Création d'applications RAG avec Azure Databricks

Les applications d'IA modernes nécessitent des réponses précises et conscientes du contexte, basées sur des données organisationnelles privées. Ce cours écrit vous guide dans la mise en œuvre d'architectures de génération augmentée par récupération (RAG) pour ancrer de grands modèles linguistiques dans vos connaissances spécifiques du domaine. En lisant et en travaillant avec les exemples de code pratiques, vous passerez de la compréhension des concepts de base de l'IA générative au déploiement d'un pipeline de récupération entièrement fonctionnel. Vous apprendrez à préparer des données non structurées, à les indexer pour une récupération rapide et à les intégrer de manière transparente aux modèles linguistiques. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture fondamentale de la génération augmentée par récupération et des bases de données vectorielles. - Configurer les environnements Azure Databricks pour la gestion des index vectoriels et des embeddings. - Traiter et découper des données textuelles non structurées pour optimiser la pertinence de la récupération. - Mettre en œuvre des requêtes de recherche sémantique à l'aide de Databricks Vector Search. - Connecter le contexte récupéré aux modèles linguistiques pour générer des réponses précises et ancrées. - Suivre et évaluer les performances du système RAG à l'aide de l'intégration MLflow. Le cours commence par des définitions clés et des modèles architecturaux avant de passer à des tutoriels écrits étape par étape sur la préparation des données, l'indexation vectorielle et l'intégration des modèles. Vous étudierez des extraits de code clairs et des explications conceptuelles conçus pour développer vos compétences de manière systématique. Ce cours est destiné aux ingénieurs de données, aux développeurs de logiciels et aux praticiens de l'IA en herbe qui débutent dans les architectures RAG, sans expérience préalable de Databricks requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour créer des applications d'IA plus intelligentes et axées sur les données sur Databricks.