Implementierung von LLM Chatbots mit RAG und Databricks Vector Search

In dieser Produkt-Tour sehen Sie, wie ein End-to-End RAG (Retrieval Augmented Generation) System auf Databricks funktioniert und die Genauigkeit und Relevanz Ihrer KI-Anwendung verbessert, indem es dynamisch die aktuellsten und relevantesten Informationen für jede Anfrage einbezieht.  Sehen Sie, wie Sie RAG nahtlos in Ihre Arbeitsabläufe integrieren können, und bieten Sie eine intuitive Benutzererfahrung, die komplexe Dateninteraktionen vereinfacht, damit Ihr Team sich auf strategische Aufgaben konzentrieren kann, anstatt auf Datenmanagement. In dieser Tour erfahren Sie über:

• Einrichten eines Workflows zum Einlesen von unstrukturierten Daten (PDFs) und Speichern in Delta-Tabellen
• Verwendung eines Einbettungsmodells zur Umwandlung von Textdaten in Vektoren und Speicherung in einer Vektordatenbank
• Bereitstellung von Einbettungsmodellen, grundlegenden Sprachmodellen und sogar Langchain-Ketten!
• Verketten Sie Ihr LLM mit Ihren Daten, um die Antworten des Modells zu erweitern  

Wenn Sie dies in Ihrer eigenen Arbeitsumgebung ausprobieren möchten, schauen Sie sich das Produkt-Tutorial an.