Building RAG Agents with Agent Bricks - Spanish
Este curso proporciona formación práctica para crear agentes de recuperación mediante Databricks Agent Bricks. Los participantes aprenderán a explorar y consultar Knowledge Assistants, convertir documentos no estructurados en datos estructurados mediante AI Functions, fragmentar texto para la recuperación semántica, crear índices de AI Search y crear Knowledge Assistants listos para producción respaldados por varias fuentes de conocimiento.
Nota: En los archivos de clase SCORM, asegúrese de cerrar la ventana de SCORM después de completar el contenido. No haga clic en el botón “Siguiente lección”, ya que hacerlo puede impedir que el módulo SCORM se marque como completado.
El contenido fue desarrollado para participantes con las siguientes habilidades/conocimientos/competencias:
• Conocimientos básicos de SQL para consultar tablas y usar funciones integradas
• Experiencia básica en programación con Python
• Familiaridad con la interfaz de usuario del workspace de Databricks (p. ej., navegación por Unity Catalog)
• Comprensión de los conceptos de Unity Catalog, incluidos catálogos, esquemas y volúmenes
• Familiaridad con los conceptos fundamentales de los LLM
• Comprensión de los datos estructurados frente a los no estructurados
Outline
1. Introducción a RAG y Knowledge Assistant de Agent Bricks
Agent Bricks para la recuperación y la ingeniería de contexto
Demo: Exploración de Knowledge Assistant
2. Creación de Pipelines de análisis de documentos en Databricks
Análisis de documentos y estrategias de fragmentación
Demo: Transformación de archivos PDF en datos estructurados
3. AI Search y Knowledge Assistants
AI Search en Databricks
Demo: Fragmentación de archivos PDF y AI Search
Lab: Creación y preparación de un Knowledge Assistant
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