Introdução: Tutorial completo do agente de IA generativa
Este tutorial do agente de IA generativa (anteriormente chamado de livro de receitas de IA) e seu código de exemplo levam você de uma POC (prova de conceito) a um aplicativo pronto para produção de alta qualidade usando a Avaliação do Agente de IA do Mosaic e o Estrutura do Agente de IA do Mosaic na plataforma Databricks. Você também pode usar o repositório GitHub como um modelo para criar seus próprios aplicativos de IA.
Consulte uma lista das páginas no tutorial do agente de IA generativa.
Dica
Existem algumas maneiras de criar um aplicativo de rag usando este tutorial:
- Você tem apenas alguns minutos e deseja ver uma demonstração da Avaliação e Estrutura do Agente de IA do Mosaico.
- Você deseja entrar diretamente no código e implantar um POC RAG usando seus dados.
- Você não tem dados, mas deseja implantar um aplicativo RAG de exemplo.
O que queremos dizer com IA de alta qualidade?
O tutorial do agente de IA generativa do Databricks é um guia de instruções para criar aplicativos de IA generativa de alta qualidade. Aplicativos de alta qualidade são:
- Precisos: eles fornecem respostas corretas
- Seguros: eles não oferecem respostas prejudiciais ou inseguras
- Governados: respeitam permissões de dados e controles de acesso e linhagem de acompanhamento
Este tutorial apresenta o fluxo de trabalho de desenvolvimento de práticas recomendadas da Databricks para criar aplicativos RAG de alta qualidade: desenvolvimento controlado por avaliação. Ele descreve as maneiras mais relevantes de aumentar a qualidade do aplicativo RAG e fornece um repositório abrangente de código de exemplo implementando essas técnicas.
A abordagem do Databricks para a qualidade
O Databricks adota a seguinte abordagem para a qualidade da IA:
- Loop de desenvolvedor rápido e de código para iterar rapidamente na qualidade.
- Facilita a coleta de comentários humanos.
- Fornece uma estrutura para medição rápida e confiável da qualidade do aplicativo.
Este tutorial destina-se ao uso com a plataforma Databricks. Especificamente:
- A Estrutura do Agente de IA do Mosaico que fornece um fluxo de trabalho de desenvolvedor rápido com LLMops e governança prontos para empresas.
- A Avaliação do Agente de IA do Mosaico que fornece uma medida confiável e de qualidade usando juízes LLM baseados em IA proprietários para medir métricas de qualidade que são alimentadas por comentários humanos coletados por meio de uma interface do usuário de chat intuitiva baseada na Web.
Fluxos de trabalho baseados em código
Escolha o fluxo de trabalho abaixo que mais atenda às suas necessidades:
| Tempo necessário | O que você vai construir | Link |
|---|---|---|
| 10 minutos | Aplicativo RAG de exemplo implantado no aplicativo de chat baseado na Web que coleta comentários | demonstração de rag |
| 2 horas | Aplicativo RAG de POC com seus dados implantados em uma interface do usuário de chat que pode coletar comentários de seus stakeholders de negócios | Compilar e implantar uma POC |
| 1 hora | Avaliação abrangente de qualidade, custo e latência do aplicativo de POC | - Avaliar a POC - Identificar a causa raiz de problemas de qualidade |