Implementierung von RAG mit Databricks: Effiziente KI-Verbesserung

Entdecken Sie die Kraft der Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Databricks in unserem neuesten Video, in dem wir die nahtlose Integration von RAG zur Verbesserung der Antworten großer Sprachmodelle demonstrieren. Diese Demo umfasst alles, von der Datenkonvertierung bis hin zu eingebetteten Modellen und effizientem Hosting mit Databricks Model Serving, und gewährleistet dabei stets die Qualität durch kontinuierliches Monitoring. Ideal für Fachleute in KI und Datenwissenschaft, ist ein RAG-Ansatz hervorragend für diejenigen, die ihre KI-Anwendungen mit fortschrittlicher, genauer Informationsabfrage verbessern möchten.

Sie werden lernen, wie man:

• Bereiten Sie Dokumente vor und reinigen Sie diese, um Ihre interne Wissensbasis aufzubauen und Ihren Chatbot zu spezialisieren.
• Nutzen Sie die Vektorsuche von Databricks mit unserem Foundation Model-Endpunkt, um Dokumenten-Einbettungen zu erstellen und zu speichern.
• Ähnliche Dokumente in unserer Wissensdatenbank mit Databricks Vector Search sucht
• Implementieren Sie ein Echtzeit-Modell mit RAG und liefern Sie erweiterten Kontext in der Eingabeaufforderung
• Nutzen Sie das Llama2-70B-Chat-Modell über den Databricks Foundation Model-Endpunkt (vollständig verwaltet)