Creazione di un chatbot RAG con Knowledge Assistant

In questa demo imparerai a usare la funzionalità "Knowledge Assistant" in Databricks (indicata come "Agent Bricks") per i dati non strutturati, tra cui:

• Ingestione dati: i documenti vengono inseriti tramite una pipeline, a partire da file di Unity Catalog (UC) o da un indice vettoriale. La dimostrazione utilizza volumi con documenti PDF.
• Crea e configura un agente: crea un agente, fornisci una descrizione e collegalo a varie fonti, come i consigli del personale e le nuove uscite. L'obiettivo dell'agente è cercare informazioni e fornire risposte con link alle fonti.
• Testa e valuta: testa l'agente con una query ed esamina i suggerimenti, i link alle fonti e il ragionamento.
• Migliora la qualità: migliora le prestazioni dell'agente utilizzando tre metodi:
  1. Istruzioni generali: Usa il feedback in linguaggio naturale per guidare il comportamento dell'agente, ad esempio istruendolo a usare le conoscenze generali quando non vengono trovati documenti pertinenti.
  2. Feedback sui dati etichettati: aggiungi direttamente informazioni specifiche per arricchire la base di conoscenza dell'agente.
  3. Linee guida con informazioni specifiche: fornisci una domanda e includi linee guida con nuove informazioni (come una release imminente), specificando la logica dell'agente (ad esempio, controlla l'inventario, quindi consiglia la nuova release).