Поделиться через

Шаг 1. Клонирование репозитория кода и создание вычислительных ресурсов

  • Статья

Рабочий процесс разработки на основе оценки

См. репозиторий GitHub для примера кода в этом разделе. Вы также можете использовать код репозитория в качестве шаблона, с помощью которого можно создавать собственные приложения ИИ.

Выполните следующие действия, чтобы загрузить пример кода в рабочую область Databricks и настроить глобальные параметры для приложения.

Требования

  • Рабочая область Azure Databricks с поддержкой бессерверных вычислений и каталога Unity.
  • Существующая конечная точка поиска вектора вектора мозаики или разрешения для создания новой конечной точки векторного поиска векторов (записная книжка установки создает ее для вас в данном случае).
  • Запись доступа к существующей схеме каталога Unity, в которой хранятся выходные таблицы Delta, включающие синтаксический анализ и блокированные документы и индексы векторного поиска, или разрешения на создание нового каталога и схемы (записная книжка установки создает ее для вас в этом случае).
  • Единый кластер пользователей под управлением DBR 14.3 или более поздней версии, имеющий доступ к Интернету. Для скачивания необходимых пакетов Python и системного доступа к Интернету требуется доступ к Интернету. Не используйте кластер под управлением Databricks Runtime для Машинное обучение, так как в этих руководствах пакет Python конфликтует с Databricks Runtime ML.

Схема потока учебника

На схеме показан поток шагов, используемых в этом руководстве.

поток записных книжек, используемых в руководстве

Instructions

  1. Клонируйте этот репозиторий в рабочую область с помощью папок Git.

    видео о создании папки Git

  2. Откройте записную книжку rag_app_sample_code/00_global_config и измените параметры.

    # The name of the RAG application.  This is used to name the chain's model in Unity Catalog and prepended to the output Delta tables and vector indexes
RAG_APP_NAME = 'my_agent_app'

# Unity Catalog catalog and schema where outputs tables and indexes are saved
# If this catalog/schema does not exist, you need create catalog/schema permissions.
UC_CATALOG = f'{user_name}_catalog'
UC_SCHEMA = f'rag_{user_name}'

## Name of model in Unity Catalog where the POC chain is logged
UC_MODEL_NAME = f"{UC_CATALOG}.{UC_SCHEMA}.{RAG_APP_NAME}"

# Vector Search endpoint where index is loaded
# If this does not exist, it will be created
VECTOR_SEARCH_ENDPOINT = f'{user_name}_vector_search'

# Source location for documents
# You need to create this location and add files
SOURCE_PATH = f"/Volumes/{UC_CATALOG}/{UC_SCHEMA}/source_docs"

  3. Откройте и запустите записную книжку 01_validate_config_and_create_resources.

Следующий шаг

Продолжайте развертывание POC.

< Предыдущие: предварительные требования

Далее: шаг 2. Развертывание POC и сбор отзывов >