Building RAG Agents with Agent Bricks - Portuguese BR
Este curso oferece treinamento hands-on para criar retrieval agents usando Databricks Agent Bricks. Os participantes aprenderão a explorar e consultar Knowledge Assistants, fazer o parse de documentos não estruturados em dados estruturados usando AI Functions, fazer chunking de texto para retrieval semântico, criar indexes de AI Search e criar Knowledge Assistants prontos para produção com suporte de múltiplas fontes de conhecimento.
Observação: Nos arquivos de aula SCORM, feche a janela do SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão “Próxima lição”, pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como concluído.
O conteúdo foi desenvolvido para participantes com as seguintes habilidades/conhecimentos/competências:
• Conhecimento básico de SQL para consultar tabelas e usar funções integradas
• Experiência básica em programação Python
• Familiaridade com a UI do workspace do Databricks (por exemplo, navegação no Unity Catalog)
• Compreensão dos conceitos do Unity Catalog, incluindo catalogs, schemas e volumes
• Familiaridade com conceitos fundamentais de LLM
• Compreensão de dados estruturados vs. não estruturados
Outline
1. Introdução a RAG e ao Knowledge Assistant do Agent Bricks
Agent Bricks para Retrieval e Context Engineering
Demo: Explorando o Knowledge Assistant
2. Criando Pipelines de Parsing de Documentos no Databricks
Estratégias de Parsing e Chunking de Documentos
Demo: Transformando PDFs em Dados Estruturados
3. AI Search e Knowledge Assistants
AI Search no Databricks
Demo: Chunking de PDFs e AI Search
Lab: Criando e Curando um Knowledge Assistant
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