Navigera i självstudien om generativ AI-agent

Använd den här sidan om du vill navigera i självstudien om generativ AI-agent, som tidigare kallades AI-kokboken. Följ den från slutpunkt till slutpunkt eller hoppa in i ett område som intresserar dig.

Introduktion

Introduktion: Självstudie om generativ AI-agent från slutpunkt till slutpunkt

10-minuters demo

Demo: Mosaic AI Agent Framework & Evaluation

Lär dig mer om RAG- och AI-agenter

• Introduktion till RAG
• GRUNDERNA I RAG
  • Datapipeline
  • RAG-kedja för slutsatsdragning
  • Utvärdering och övervakning
  • Styrning och LLMOps
• Förbättra RAG-kvaliteten
  • Datapipelinekvalitet
  • Kvalitet på traskedja
• Utvärdera RAG-programkvalitet
  • Definiera kvalitet
  • Utvärdera prestanda
  • Aktivera kvalitetsmätning
• Utvärderingsdriven utveckling

Stegvis implementering

• Krav: Samla in krav
• Steg 1: Klona kod och skapa beräkning
• Steg 2: Distribuera ett konceptbevis för att få feedback från intressenterna
• Steg 3: Kurera en utvärderingsdatauppsättning
• Steg 4: Utvärdera konceptbeviskvaliteten
• Steg 5: Hitta rotorsaker till kvalitetsproblem
  • Steg 5.1: Felsöka hämtningskvalitet
  • Steg 5.2: Felsöka generationskvalitet
• Steg 6: Iterativt åtgärda och utvärdera kvalitet
  • Steg 6.1: Åtgärda datapipelines kvalitet
• Steg 7: Distribuera och övervaka AI-programmet

Nästa: Introduktion till självstudien om generativ AI-agent >