Tworzenie aplikacji RAG za pomocą usługi Azure Databricks

Nowoczesne aplikacje AI wymagają dokładnych, świadomych kontekstu odpowiedzi opartych na prywatnych danych organizacyjnych. Ten pisemny kurs poprowadzi Cię przez implementację architektur Retrieval Augmented Generation (RAG), aby ugruntować duże modele językowe w swojej konkretnej wiedzy domeny. Czytając i pracując nad praktycznymi przykładami kodu, przejdziesz od zrozumienia podstawowych koncepcji generatywnej AI do wdrożenia w pełni funkcjonalnego potoku pobierania. Nauczysz się przygotowywać dane nieustrukturyzowane, indeksować je w celu szybkiego wyszukiwania i płynnie integrować je z modelami językowymi. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową architekturę Retrieval Augmented Generation i baz danych wektorowych. - Skonfiguruj środowiska Azure Databricks do zarządzania indeksami wektorowymi i osadzaniem. - Przetwarzaj i fragmentuj nieuporządkowane dane tekstowe, aby zoptymalizować trafność wyszukiwania. - Wdrażaj semantyczne zapytania wyszukiwania za pomocą Databricks Vector Search. - Połącz pobrany kontekst z modelami językowymi, aby wygenerować dokładne, ugruntowane odpowiedzi. - Śledź i oceniaj wydajność systemu RAG za pomocą integracji MLflow. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i wzorców architektonicznych, zanim przejdzie do krok po kroku pisemnych samouczków dotyczących przygotowania danych, indeksowania wektorowego i integracji modeli. Będziesz uczyć się jasnych fragmentów kodu i wyjaśnień koncepcyjnych mających na celu systematyczne budowanie umiejętności. Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów danych, programistów i początkujących praktyków AI, którzy są nowi w architekturze RAG, bez wcześniejszego doświadczenia Databricks. Zacznij czytać już dziś, aby tworzyć inteligentniejsze, oparte na danych aplikacje AI na Databricks.