Creare applicazioni RAG con Azure Databricks

Le moderne applicazioni AI richiedono risposte accurate e contestualmente pertinenti basate su dati organizzativi privati. Questo corso scritto ti guida nell'implementazione di architetture Retrieval Augmented Generation (RAG) per basare i modelli linguistici di grandi dimensioni sulla tua specifica conoscenza del dominio. Leggendo e lavorando attraverso gli esempi di codice pratici, passerai dalla comprensione dei concetti di base dell'AI generativa alla distribuzione di una pipeline di recupero completamente funzionale. Imparerai a preparare dati non strutturati, indicizzarli per un recupero rapido e integrarli senza soluzione di continuità con i modelli linguistici. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale di Retrieval Augmented Generation e dei database vettoriali. - Configurare gli ambienti Azure Databricks per la gestione di indici vettoriali e embeddings. - Elaborare e suddividere i dati testuali non strutturati per ottimizzare la pertinenza del recupero. - Implementare query di ricerca semantica utilizzando Databricks Vector Search. - Connettere il contesto recuperato ai modelli linguistici per generare risposte accurate e fondate. - Monitorare e valutare le prestazioni del sistema RAG utilizzando l'integrazione MLflow. Il corso inizia con definizioni fondamentali e modelli architetturali prima di passare a tutorial scritti passo-passo sulla preparazione dei dati, l'indicizzazione vettoriale e l'integrazione dei modelli. Studierai chiari frammenti di codice e spiegazioni concettuali progettati per sviluppare sistematicamente le tue competenze. Questo corso è pensato per ingegneri dei dati, sviluppatori software e aspiranti professionisti dell'AI che sono nuovi alle architetture RAG, senza alcuna esperienza precedente con Databricks richiesta. Inizia a leggere oggi per costruire applicazioni AI più intelligenti e basate sui dati su Databricks.