Criar aplicativos RAG com o Azure Databricks

As aplicações de IA modernas exigem respostas precisas e sensíveis ao contexto com base em dados organizacionais privados. Este curso escrito orienta você através da implementação de arquiteturas de geração aumentada de recuperação (RAG) para aterrar modelos de linguagem grandes em seu conhecimento de domínio específico. Ao ler e trabalhar com os exemplos de código práticos, você passará da compreensão dos conceitos básicos de IA generativa para a implantação de um pipeline de recuperação totalmente funcional. Você aprenderá a preparar dados não estruturados, indexá-los para recuperação rápida e integrá-lo perfeitamente com modelos de linguagem. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura fundamental da Recuperação de Geração Aumentada e bancos de dados vetoriais. - Configure ambientes do Azure Databricks para gerenciar índices e incorporações de vetores. - Processar e fragmentar dados de texto não estruturados para otimizar a relevância da recuperação. - Implemente consultas de pesquisa semântica usando o Databricks Vector Search. - Conecte o contexto recuperado aos modelos de linguagem para gerar respostas precisas e fundamentadas. - Acompanhe e avalie o desempenho do sistema RAG usando a integração MLflow. O curso começa com definições básicas e padrões de arquitetura antes de passar para tutoriais escritos passo a passo sobre preparação de dados, indexação de vetores e integração de modelos. Você estudará trechos de código claros e explicações conceituais projetadas para construir suas habilidades sistematicamente. Este curso é projetado para engenheiros de dados, desenvolvedores de software e aspirantes a profissionais de IA que são novos para arquiteturas RAG, sem experiência prévia com o Databricks. Comece a ler hoje para criar aplicativos de IA mais inteligentes e orientados a dados no Databricks.