Building RAG Agents with Agent Bricks - French
Ce cours propose une formation pratique pour créer des agents de récupération avec Databricks Agent Bricks. Les participants apprendront à explorer et interroger des Knowledge Assistants, à transformer des documents non structurés en données structurées avec les AI Functions, à découper le texte pour la récupération sémantique, à créer des index AI Search, et à concevoir des Knowledge Assistants prêts pour la production s’appuyant sur plusieurs sources de connaissances.
Remarque : Pour les fichiers de cours SCORM, veuillez vous assurer de fermer la fenêtre SCORM après avoir terminé le contenu. Ne cliquez pas sur le bouton « Leçon suivante », car cela pourrait empêcher le module SCORM d’être marqué comme terminé.
Le contenu a été développé pour des participants possédant les compétences/connaissances/aptitudes suivantes :
• Connaissances de base en SQL pour interroger des tables et utiliser des fonctions intégrées
• Expérience de programmation Python de base
• Familiarité avec l’interface utilisateur de l’espace de travail Databricks (par ex. navigation dans Unity Catalog)
• Compréhension des concepts Unity Catalog, notamment les catalogues, schémas et volumes
• Familiarité avec les concepts fondamentaux des LLM
• Compréhension des données structurées et non structurées
Outline
1. Introduction à RAG et au Knowledge Assistant Agent Bricks
Agent Bricks pour la récupération et l’ingénierie de contexte
Demo: Explorer le Knowledge Assistant
2. Créer des pipelines d’analyse de documents sur Databricks
Stratégies d’analyse de documents et de découpage
Demo: Transformer des PDF en données structurées
3. AI Search et Knowledge Assistants
AI Search sur Databricks
Demo: Découpage de PDF et AI Search
Lab: Créer et gérer un Knowledge Assistant
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