生成 AI エージェントのチュートリアルに移動する

このページを使用して、以前は AI クックブックと呼ばされていた生成 AI エージェントのチュートリアルを参照してください。 エンド ツー エンドでそれに従うか、興味のある領域に飛び込みます。

はじめに

概要: エンド ツー エンドの生成 AI エージェントのチュートリアル

10 分間のデモ

デモ: モザイク AI エージェント フレームワークと評価

RAG および AI エージェントについて学習する

• RAG の概要
• RAG の基礎
  • データ パイプライン
  • 推論用の RAG チェーン
  • 評価と監視
  • ガバナンスと LLMOps
• RAG 品質の向上
  • データ パイプラインの品質
  • ラグ チェーンの品質
• RAG アプリケーションの品質を評価する
  • 品質を定義する
  • パフォーマンスを評価する
  • 品質測定を有効にする
• 評価駆動型開発

ステップ バイ ステップの実装

• 前提条件: 要件を収集する
• 手順 1: コードを複製してコンピューティングを作成する
• 手順 2: 概念実証をデプロイして利害関係者からのフィードバックを得る
• 手順 3: 評価データ セットをキュレーションする
• 手順 4: 概念実証の品質を評価する
• 手順 5: 品質の問題の根本原因を見つける
  • 手順 5.1: デバッグの取得品質
  • 手順 5.2: 生成品質をデバッグする
• 手順 6: 品質を反復的に修正して評価する
  • 手順 6.1: データ パイプラインの品質を修正する
• 手順 7: AI アプリケーションをデプロイして監視する

次へ: 生成 AI エージェントのチュートリアルの概要 >