Get Started with Databricks for Generative AI - Korean
이 과정에서는 Mosaic AI 플랫폼에 대한 실용적인 소개를 제공하며, 생성적 AI 시스템을 구축하고 배포하기 위한 핵심 구성 요소와 기능에 중점을 둡니다. 참가자들은 Databricks가 확장 가능한 생성적 AI 솔루션 개발을 어떻게 촉진하는지 배우고 벡터 검색, 에이전트 프레임워크, 모델 추적 및 로깅을 위한 MLflow의 생성적 AI 기능과 같은 Mosaic AI 도구를 탐색합니다. 이 과정에는 Retrieval Augmented Generation (RAG) 파이프라인을 구성하고 평가하고, 생성적 AI 에이전트를 배포하고, 평가 프레임워크를 활용하여 성능을 최적화하는 방법에 대한 실무 경험이 포함되어 있습니다. 과정을 마치면 학습자는 Mosaic AI를 사용하여 일반적인 생성형 AI 애플리케이션을 설계, 배포 및 모니터링하는 기술을 갖추게 됩니다.
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이 콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 갖춘 참여자를 위해 개발되었습니다.
- 생성적 AI 엔지니어링 주제에 대한 기본 지식이 권장됩니다.
Outline
Databricks Mosaic AI 개요
생성 AI 기회
Databricks Mosaic AI 플랫폼
프롬프트 엔지니어링 (내부 및 외부 모델 사용)
프롬프트 엔지니어링 기초
AI Playground의 프롬프트 엔지니어링
Mosaic AI Gateway 소개
AI 게이트웨이를 사용한 외부 모델
RAG 파이프라인을 만들고 등록하세요
Retrieval Augmented Generation (RAG) 기본 사항
Mosaic AI Vector Search
GenAI를 위한 MLflow
RAG 애플리케이션 빌드 및 등록
AI 시스템 평가 및 배포
종단간 평가
에이전트 프레임워크를 사용한 평가
Model Serving를 사용한 실시간 배포
데모: Model Serving를 사용한 실시간 배포
Databricks의 엔드투엔드 RAG Pipeline
랩: 엔드투엔드 RAG Pipeline
Self-Paced
Custom-fit learning paths for data, analytics, and AI roles and career paths through on-demand videos
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