Databricksを用いたRAGの実装：効率的なAIの強化

最新のビデオでDatabricksと共にRetrieval Augmented Generation（RAG）の力を発見し、大規模な言語モデルのレスポンスを強化するためのRAGのシームレスな統合をデモンストレーションします。このデモでは、データ変換から埋め込みモデル、そして効率的なホスティングまで、Databricks Model Servingを使用して全てをカバーしています。そして、継続的なモニタリングにより品質を確保しています。AIやデータサイエンスの専門家に最適なRAGアプローチは、高度で正確な情報検索でAIアプリケーションを向上させることを目指す人々にとって素晴らしいです。

あなたが学ぶこと:

• あなたの内部知識ベースを構築し、チャットボットを特化させるために、ドキュメントを準備しクリーニングしてください。
• 私たちのFoundation Modelエンドポイントを使用して、Databricks Vector Searchを活用し、ドキュメントの埋め込みを作成して保存します。
• 私たちの知識データベースからDatabricks Vector Searchを使用して類似のドキュメントを検索します。
• RAGを使用してリアルタイムモデルをデプロイし、プロンプトに拡張コンテキストを提供する
• Databricks Foundation Modelエンドポイント（完全に管理された）を通じてllama2-70B-Chatモデルを活用してください。