Get Started with Databricks for Generative AI - Japanese
このコースでは、Mosaic AIプラットフォームを実践的に紹介し、Gen AIシステムの構築とデプロイのための主要なコンポーネントと機能に焦点を当てます。 参加者は、Databricks がスケーラブルなGen AI ソリューションの開発をどのように促進するかを学び、Vector search、エージェントフレームワーク、MLflow のモデル追跡とロギングのためのGen AI 機能などの Mosaic AI ツールを探索します。 このコースでは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)パイプラインの構築と評価、Gen AIエージェントのデプロイ、評価フレームワークを活用してパフォーマンスを最適化する実践的な経験を積むことができます。 コース終了時には、Mosaic AIを使用した一般的なGen AIアプリケーションを設計、デプロイ、モニタリングするスキルを身につけることができます。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Français
このコンテンツは、以下のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。
- Gen AI エンジニアリングのトピックに関する基本的な知識が推奨されます。
Outline
Databricks Mosaic AI 概要
- GenAI 機会
- Databricks Mosaic AIプラットフォーム
内部モデルと外部モデルを使用したプロンプトエンジニアリング
- プロンプトエンジニアリングの基礎
- AI Playgroundのプロンプトエンジニアリング
- Mosaic AI Gatewayの紹介
- AIゲートウェイを使用した外部モデル
RAGパイプラインの構築と登録
- Retrieval Augmented Generation (RAG) の基礎
- Mosaic AI Vector Search
- MLflow for GenAI
- RAG アプリケーションのビルドと登録
AI システムの評価と展開
- エンドツーエンドの評価
- エージェントフレームワークによる評価
- Model Servingによるリアルタイム展開
- Model Servingによるリアルタイム展開
Databricks上のエンド・ツー・エンドRAGパイプライン
- ラボ： エンド・ツー・エンドのRAGパイプライン
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