AI Agent Fundamentals - Mandarin Chinese

本基础课程介绍 AI agents，以及它们在 Databricks 企业应用中的使用，包括 Mosaic AI 平台和 Agent Bricks。学习者将了解什么是 AI agents、它们如何运作，以及它们如何模拟人类推理来处理复杂任务。

课程涵盖真实的 agent 应用场景，并简要介绍 agentic workflows、multi-agent systems 等进阶主题。同时说明 Agent Bricks 如何简化各类应用中企业级 agents 的开发，并通过演示展示如何在 Databricks 上构建和使用 agents。

注意：对于 SCORM 课件文件，请在完成内容后关闭 SCORM 窗口。请勿点击 “Next Lesson” 按钮，否则 SCORM 模块可能无法被标记为已完成。

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level

Introductory

Duration

1h 30m

Prerequisites

本内容面向具备以下技能/知识/能力的学员：

• 已完成 Get Started with Databricks for Machine Learning (Onboarding) 课程，或具备同等的 Databricks 平台基础经验。

- 学员应熟悉基本的 Databricks workspace 操作，包括浏览 UI、创建 notebooks，以及使用常见 workspace 功能。

• 对 artificial intelligence 和 machine learning 基础有基本了解。

- 包括对 large language models (LLMs) 的入门知识，以及它们的能力和常见使用场景。

• 具备初级 prompt engineering 能力，以及与 AI models 进行自然语言交互的经验。

- 学员应有编写简单 prompts 的经验，并了解 AI models 如何响应自然语言输入。

• 对 Unity Catalog 中的治理和资产管理概念有入门了解

- 学员应了解在 Databricks 平台中，数据和 AI assets 如何被组织、保护和治理。

• 对文档处理和信息提取概念有基本了解。

- 包括熟悉不同 file formats、data types，以及如何处理 unstructured data 以用于下游 AI 应用。

• 熟悉 no-code 和 low-code 开发方式。

- 学员应了解何时适合使用 no-code 或 low-code 工具，以快速构建和原型化 AI 解决方案。

• 对 AI agent 概念和 workflows 有入门认识。

- 学员应了解 structured 与 unstructured data processing 任务的区别，以及 AI agents 如何编排多步骤 workflows。

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Data Engineer

Automated Deployment with Declarative Automation Bundles - Mandarin Chinese

本课程全面介绍了 DevOps 原则及其在 Databricks 项目中的应用。课程首先概述了核心 DevOps、DataOps、持续集成（CI）、持续部署（CD）和测试的基本概念，并探讨了如何将这些原则应用于数据工程管道。

课程随后聚焦于 CI/CD 流程中的持续部署，介绍用于项目部署的工具，包括 Databricks REST API、SDK 和 CLI。您将了解声明式自动化包（DAB）及其在 CI/CD 流程中的作用，深入学习其关键组件、文件夹结构，以及它们如何简化在 Databricks 中跨各种目标环境的部署流程。您还将学习如何使用 Databricks CLI 为多个具有不同配置的环境添加变量、修改、验证、部署和执行声明式自动化包。

最后，课程介绍如何将 Visual Studio Code 作为交互式开发环境（IDE），用于在本地构建、测试和部署声明式自动化包，从而优化开发流程。课程最后介绍如何使用 GitHub Actions 自动化部署管道，以增强声明式自动化包的 CI/CD 工作流。

完成本课程后，您将具备使用声明式自动化包自动化 Databricks 项目部署的能力，并能够通过 DevOps 实践提升工作效率。

注意：

Databricks Academy 正在将所有自定进度课程从视频讲座转为更简洁的 PDF 格式，其中包含幻灯片和讲义。请注意，演示视频仍将以原始格式提供。我们非常希望听到您对这一变化的看法，因此请通过课程末尾的课程调查分享您的反馈。感谢您成为我们学习社区的一员！本课程是 ‘Advanced Data Engineering with Databricks’ 系列的第四门课程。

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Building RAG Agents with Agent Bricks

This course provides hands-on training for building retrieval agents on Databricks. Participants will learn to create Genie Agents for unstructured data, perform information retrieval with Lakebase Search, parse and transform unstructured documents into structured data using AI Functions, chunk text for semantic retrieval, and build AI Search indexes with multiple search modes.

Note: For SCORM lecture files, please ensure that you close the SCORM window after completing the content. Do not click the ‘Next Lesson’ button, as doing so may prevent the SCORM module from being marked as complete.

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Data Analyst