Knowledge AssistantでRAGチャットボットを構築

このデモでは、非構造化データに対して Databricks 内の「ナレッジアシスタント」機能（「Agent Bricks」と呼ばれる）を使用する方法を学習します。これには、次の内容が含まれます。

• データを取り込む: ドキュメントは、Unity Catalog (UC) ファイルまたはベクター インデックスから始まるパイプライン経由で取り込まれます。このデモンストレーションでは、PDF ドキュメントを含むボリュームを使用します。
• エージェントの作成と設定: エージェントを作成し、説明を入力して、スタッフのおすすめや新しいリリースなどのさまざまなソースに接続します。エージェントの目標は、情報を検索し、ソースのLinkを付けて回答を提供することです。
• テストと評価: クエリでエージェントをテストし、提案、ソースLink、推論を確認します。
• 品質の向上: 3つの方法でエージェントのパフォーマンスを向上させます。
  1. 一般的な指示: 自然言語によるフィードバックを使用してエージェントの動作をガイドします。たとえば、関連ドキュメントが見つからない場合に一般的な知識を使用するよう指示するなどです。
  2. ラベル付きデータフィードバック: 特定の情報を直接追加して、エージェントのナレッジベースを強化します。
  3. 特定の情報を含むガイドライン: 質問を提供し、新しい情報（今後のリリースなど）を含み、エージェントのロジック（例: 在庫を確認してから新しいリリースを推奨する）を指定するガイドラインを含めます。