Создание приложений RAG с помощью Azure Databricks

Современные приложения ИИ требуют точных, контекстно-ориентированных ответов, основанных на частных данных организации. Этот курс поможет вам освоить реализацию архитектур дополненного генерирования поиска (RAG) для заземления больших языковых моделей в вашей конкретной области знаний. Чтение и работа с практическими примерами кода поможет вам перейти от понимания основных концепций генеративного ИИ к развертыванию полностью функционального конвейера поиска. Вы научитесь готовить неструктурированные данные, индексировать их для быстрого поиска и интегрировать их с языковыми моделями. Что вы узнаете: - Понять основополагающую архитектуру генерации дополненных поисковых и векторных баз данных. - Настройте среды Azure Databricks для управления векторными индексами и вставками. - Обрабатывать и дробить неструктурированные текстовые данные для оптимизации релевантности поиска. - Реализация семантических поисковых запросов с использованием Databricks Vector Search. - Подключите извлеченный контекст к языковым моделям для генерации точных, обоснованных ответов. - Отслеживание и оценка производительности системы RAG с использованием интеграции MLflow. Курс начинается с основных определений и архитектурных шаблонов, а затем переходит к поэтапным письменным учебникам по подготовке данных, индексации векторов и интеграции моделей. Вы изучите понятные фрагменты кода и концептуальные объяснения, предназначенные для систематического наращивания ваших навыков. Этот курс предназначен для инженеров данных, разработчиков программного обеспечения и начинающих практиков ИИ, которые впервые знакомятся с архитектурами RAG, без предварительного опыта работы с Databricks. Начните читать сегодня, чтобы создавать более умные, основанные на данных приложения ИИ на Databricks.