Mise en œuvre de RAG avec Databricks : Amélioration efficace de l'IA

Découvrez la puissance de la Génération Augmentée par Récupération (RAG) avec Databricks dans notre dernière vidéo, où nous démontrons l'intégration transparente de RAG pour améliorer les réponses des grands modèles de langage. Cette démo couvre tout, de la conversion de données aux modèles d'incorporation et à l'hébergement efficace avec Databricks Model Serving, tout en garantissant la qualité avec une surveillance continue. Idéal pour les professionnels de l'IA et de la science des données, l'approche RAG est excellente pour ceux qui cherchent à améliorer leurs applications d'IA avec une récupération d'informations avancée et précise.

Vous apprendrez comment :

• Préparez et nettoyez les documents pour construire votre base de connaissances interne et spécialiser votre chatbot
• Utilisez la recherche vectorielle Databricks avec notre point de terminaison de modèle de base pour créer et stocker des incorporations de documents
• Recherchez des documents similaires dans notre base de connaissances avec Databricks Vector Search
• Déployez un modèle en temps réel en utilisant RAG et en fournissant un contexte augmenté dans l'invite
• Exploitez le modèle llama2-70B-Chat grâce à l'endpoint du modèle de base Databricks (entièrement géré)