Úvod: Kompletní kurz k generování agenta AI
Tento kurz generujícího agenta AI (dříve označovaný jako kuchařka AI) a jeho vzorový kód vás převezmou z testování konceptu (POC) do vysoce kvalitní produkční aplikace, která používá rozhraní Pro testování AI agenta a architekturu agentů Mosaic AI na platformě Databricks. Úložiště GitHub můžete také použít jako šablonu, pomocí které můžete vytvářet vlastní aplikace AI.
Podívejte se na seznam stránek v kurzu agenta Generative AI.
Tip
Existuje několik způsobů, jak pomocí tohoto kurzu vytvořit aplikaci rag:
- Máte jen několik minut a chcete vidět ukázku rozhraní AI Agent Framework & Agent Evaluation.
- Chcete se dostat přímo do kódu a nasadit RAG POC pomocí vašich dat.
- Nemáte žádná data, ale chcete nasadit ukázkovou aplikaci RAG.
Co znamená vysoce kvalitní AI?
Kurz generujícího agenta AI databricks je návod k vytváření vysoce kvalitních aplikací generující umělé inteligence. Vysoce kvalitní aplikace jsou:
- Přesné: Poskytují správné odpovědi.
- Bezpečné: Nedoručují škodlivé nebo nezabezpečené odpovědi
- Řízení: Respektují oprávnění k datům a řízení přístupu a sledují rodokmen
Tento kurz popisuje pracovní postup vývoje osvědčených postupů od Databricks pro vytváření vysoce kvalitních aplikací RAG: vývoj řízený vyhodnocením. Popisuje nejrelevantní způsoby zvýšení kvality aplikace RAG a poskytuje komplexní úložiště vzorového kódu implementovaného těmito technikami.
Přístup Databricks ke kvalitě
Databricks používá k kvalitě AI následující přístup:
- Rychlá smyčka vývojářů pro první kód, která rychle iteruje kvalitu.
- Usnadnit shromažďování zpětné vazby od lidí.
- Poskytuje architekturu pro rychlé a spolehlivé měření kvality aplikace.
Tento kurz je určený pro použití s platformou Databricks. Konkrétně:
- Rozhraní AI Agent Framework , které poskytuje rychlý vývojářský pracovní postup s podnikovou připraveností LLMops a zásadami správného řízení.
- Hodnocení agenta AI, které poskytuje spolehlivé měření kvality pomocí proprietárního LLM s asistencí AI, posuzuje metriky kvality, které jsou založené na lidské zpětné vazbě shromážděné prostřednictvím intuitivního webového chatovacího uživatelského rozhraní.
Pracovní postupy založené na kódu
Vyberte následující pracovní postup, který nejlépe vyhovuje vašim potřebám:
| Požadovaný čas | Co budete vytvářet | Odkaz |
|---|---|---|
| 10 minut | Ukázková aplikace RAG nasazená do webové chatovací aplikace, která shromažďuje zpětnou vazbu | Rag demo |
| 2 hodiny | Aplikace POC RAG s vašimi daty nasazenými do uživatelského rozhraní chatu, která může shromažďovat zpětnou vazbu od vašich obchodních zúčastněných stran | Sestavení a nasazení POC |
| 1 hodina | Komplexní hodnocení kvality, nákladů a latence aplikace POC | - Vyhodnocení poc - Identifikace původních příčin problémů s kvalitou |