Wprowadzenie: end-to-end generowania agenta sztucznej inteligencji — samouczek
Ten generacyjny samouczek dotyczący agenta sztucznej inteligencji (wcześniej nazywany podręcznikiem sztucznej inteligencji) i jego przykładowy kod umożliwia przejście od weryfikacji koncepcji (POC) do wysokiej jakości aplikacji gotowej do produkcji przy użyciu platformy Mosaic AI Agent Evaluation and Mosaic AI Agent Framework na platformie Databricks. Możesz również użyć repozytorium GitHub jako szablonu, za pomocą którego można tworzyć własne aplikacje sztucznej inteligencji.
Zapoznaj się z listą stron w samouczku dotyczącym agenta sztucznej inteligencji generowania.
Napiwek
Istnieje kilka sposobów tworzenia aplikacji szalejącej przy użyciu tego samouczka:
- Masz tylko kilka minut i chcesz zobaczyć pokaz programu Mosaic AI Agent Framework & Agent Evaluation.
- Chcesz uzyskać bezpośredni dostęp do kodu i wdrożyć narzędzie RAG POC przy użyciu danych.
- Nie masz żadnych danych, ale chcesz wdrożyć przykładową aplikację RAG.
Co oznacza wysoka jakość sztucznej inteligencji?
Samouczek dotyczący generowania agenta sztucznej inteligencji w usłudze Databricks to przewodnik z instrukcjami dotyczącymi tworzenia wysokiej jakości aplikacji generacyjnych sztucznej inteligencji. Aplikacje wysokiej jakości to:
- Dokładne: zapewniają poprawne odpowiedzi
- Bezpieczne: nie dostarczają szkodliwych lub niezabezpieczonych odpowiedzi
- Podlegają: przestrzegają uprawnień do danych i kontroli dostępu oraz śledzą pochodzenie danych
W tym samouczku przedstawiono przepływ pracy tworzenia najlepszych rozwiązań z usługi Databricks na potrzeby tworzenia aplikacji RAG wysokiej jakości: programowanie oparte na ocenie. Przedstawia on najbardziej istotne sposoby zwiększania jakości aplikacji RAG i udostępnia kompleksowe repozytorium przykładowego kodu implementujących te techniki.
Podejście do jakości usługi Databricks
Usługa Databricks przyjmuje następujące podejście do jakości sztucznej inteligencji:
- Szybka pętla dewelopera typu code-first w celu szybkiego iterowania jakości.
- Ułatwia zbieranie opinii użytkowników.
- Zapewnienie struktury umożliwiającej szybkie i niezawodne pomiary jakości aplikacji.
Ten samouczek jest przeznaczony do użycia z platformą Databricks. Szczególnie:
- Mozaika AI Agent Framework , która zapewnia szybki przepływ pracy deweloperów z gotowym do użycia w przedsiębiorstwie modułem LLMops i ładem.
- Ocena agenta mozaiki sztucznej inteligencji, która zapewnia niezawodny, pomiar jakości przy użyciu zastrzeżonych sędziów llM wspomaganych przez sztuczną inteligencję w celu mierzenia metryk jakości, które są obsługiwane przez ludzkie opinie zebrane za pośrednictwem intuicyjnego internetowego interfejsu użytkownika czatu.
Przepływy pracy oparte na kodzie
Wybierz poniższy przepływ pracy, który najbardziej spełnia Twoje potrzeby:
| Wymagany czas | Co utworzysz | Link |
|---|---|---|
| 10 min | Przykładowa aplikacja RAG wdrożona w internetowej aplikacji do czatu, która zbiera opinie | Rag demo |
| 2 godziny | Aplikacja POC RAG z danymi wdrożonym w interfejsie użytkownika czatu, który może zbierać opinie od uczestników projektu biznesowego | Kompilowanie i wdrażanie weryfikacji koncepcji |
| 1 godzina | Kompleksowa ocena jakości, kosztów i opóźnień aplikacji weryfikacji koncepcji |
-
Ocena weryfikacji koncepcji - Identyfikowanie głównych przyczyn problemów z jakością |