RAG-toepassingen bouwen met Azure Databricks

Moderne AI-toepassingen vereisen nauwkeurige, contextbewuste reacties op basis van privé-organisatiegegevens. Deze schriftelijke cursus leidt u door het implementeren van Retrieval Augmented Generation (RAG) -architecturen om grote taalmodellen te gronden in uw specifieke domeinkennis. Door het lezen en werken door de praktische codevoorbeelden, zult u overgaan van het begrijpen van basisconcepten van generatieve AI naar het implementeren van een volledig functionele retrieval-pijplijn. U leert ongestructureerde gegevens voor te bereiden, te indexeren voor snel ophalen en naadloos te integreren met taalmodellen. Wat je leert: - Begrijp de fundamentele architectuur van Retrieval Augmented Generation en vectordatabases. - Configureer Azure Databricks-omgevingen voor het beheren van vectorindexen en insluitingen. - Verwerk en chunk ongestructureerde tekstgegevens om de ophaalrelevantie te optimaliseren. - Implementeer semantische zoekopdrachten met Databricks Vector Search. - Verbind opgehaalde context met taalmodellen om nauwkeurige, gegronde antwoorden te genereren. - Volg en evalueer de prestaties van het RAG-systeem met behulp van MLflow-integratie. De cursus begint met kerndefinities en architecturale patronen voordat u stapsgewijze schriftelijke tutorials over gegevensvoorbereiding, vectorindexering en modelintegratie gaat volgen. Je bestudeert duidelijke codefragmenten en conceptuele uitleg die zijn ontworpen om je vaardigheden systematisch op te bouwen. Deze cursus is bedoeld voor data-engineers, softwareontwikkelaars en aspirant-AI-beoefenaars die nieuw zijn voor RAG-architecturen, zonder dat er eerdere Databricks-ervaring vereist is. Begin vandaag nog met lezen om slimmere, datagestuurde AI-toepassingen op Databricks te bouwen.