Building RAG Agents with Agent Bricks - Korean
이 과정에서는 Databricks Agent Bricks를 사용하여 검색 에이전트를 구축하는 실습 교육을 제공합니다. 참가자는 Knowledge Assistant를 살펴보고 쿼리하며, AI Functions를 사용하여 비정형 문서를 정형 데이터로 파싱하고, 의미 기반 검색을 위해 텍스트를 청킹하고, AI Search 인덱스를 구축하며, 여러 지식 소스를 기반으로 프로덕션에 사용할 수 있는 Knowledge Assistant를 생성하는 방법을 배웁니다.
참고: SCORM 강의 파일의 경우, 콘텐츠를 완료한 후 SCORM 창을 반드시 닫아 주세요. ‘다음 레슨’ 버튼을 클릭하지 마세요. 클릭하면 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.
이 콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 갖춘 참가자를 대상으로 개발되었습니다:
• 테이블 쿼리 및 기본 제공 함수 사용을 위한 기본 SQL 지식
• 기본 Python 프로그래밍 경험
• Databricks Workspace UI 사용 경험(예: Unity Catalog 탐색)
• 카탈로그, 스키마, 볼륨을 포함한 Unity Catalog 개념에 대한 이해
• 기본적인 LLM 개념에 대한 지식
• 정형 데이터와 비정형 데이터의 차이에 대한 이해
Outline
1. RAG 및 Agent Bricks Knowledge Assistant 소개
검색 및 컨텍스트 엔지니어링을 위한 Agent Bricks
Demo: Knowledge Assistant 살펴보기
2. Databricks에서 문서 파싱 파이프라인 구축
문서 파싱 및 청킹 전략
Demo: PDF를 정형 데이터로 변환
3. AI Search 및 Knowledge Assistant
Databricks의 AI Search
Demo: PDF 청킹 및 AI Search
Lab: Knowledge Assistant 생성 및 큐레이션
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