Databricks를 이용한 RAG 구현: 효율적인 AI 향상

최신 비디오에서 Databricks와 함께 Retrieval Augmented Generation (RAG)의 힘을 발견하세요. 여기서는 RAG를 통합하여 대규모 언어 모델 응답을 향상시키는 방법을 보여줍니다. 이 데모는 데이터 변환부터 임베딩 모델, 효율적인 호스팅에 이르기까지 Databricks Model Serving을 사용하면서 지속적인 모니터링으로 품질을 보장하는 모든 것을 다룹니다. AI 및 데이터 과학 전문가에게 이상적인 RAG 접근법은 고급, 정확한 정보 검색으로 AI 애플리케이션을 향상시키려는 사람들에게 좋습니다.

다음을 배우게 됩니다:

• 내부 지식 기반을 구축하고 챗봇을 전문화하기 위해 문서를 준비하고 정리하십시오
• 우리의 Foundation Model 엔드포인트를 사용하여 Databricks Vector Search를 활용해 문서 임베딩을 생성하고 저장하세요.
• Databricks Vector Search를 사용하여 우리의 지식 데이터베이스에서 유사한 문서를 검색하세요
• RAG를 사용하여 실시간 모델을 배포하고 프롬프트에 증강된 컨텍스트를 제공합니다
• Databricks Foundation Model 엔드포인트(완전 관리형)를 통해 llama2-70B-Chat 모델을 활용하세요.