Aufbau eines RAG-Chatbots mit Knowledge Assistant

In dieser Demo erfahren Sie, wie Sie die „Knowledge Assistant“-Feature (bezeichnet als „Agent Bricks“) in Databricks für unstrukturierte Daten verwenden, einschließlich:

• Daten aufnehmen: Dokumente werden über eine Pipeline aufgenommen, beginnend mit Unity Catalog (UC)-Dateien oder einem Vektorindex. Die Demonstration verwendet Volumes mit PDF-Dokumenten.
• Agent erstellen und konfigurieren: Erstellen Sie einen Agent, geben Sie eine Beschreibung an und verbinden Sie ihn mit verschiedenen Quellen, z. B. Mitarbeiterempfehlungen und Neuerscheinungen. Das Ziel des Agenten ist es, Informationen nachzuschlagen und Antworten mit Quellen-Links bereitzustellen.
• Testen und bewerten: Testen Sie den Agent mit einer Abfrage und überprüfen Sie die Vorschläge, die Quell-Links und die Begründung.
• Qualität verbessern: Verbessern Sie die Performance des Agents mit drei Methoden:
  1. Allgemeine Anweisungen: Verwenden Sie Feedback in natürlicher Sprache, um das Verhalten des Agenten zu steuern, indem Sie ihn beispielsweise anweisen, allgemeines Wissen zu verwenden, wenn keine relevanten Dokumente gefunden werden.
  2. Feedback zu gekennzeichneten Daten: Fügen Sie spezifische Informationen direkt hinzu, um die Wissensdatenbank des Agenten zu erweitern.
  3. Richtlinien mit spezifischen Informationen: Geben Sie eine Frage an und fügen Sie Richtlinien mit neuen Informationen (z. B. eine bevorstehende Neuerscheinung) und zur Logik des Agents hinzu (z. B. Lagerbestand prüfen, dann die Neuerscheinung empfehlen).