Master RAG: Создайте систему для общения с вашими данными в Databricks. скачать в хорошем качестве

Master RAG: Создайте систему для общения с вашими данными в Databricks.

Узнайте, как создать систему RAG для взаимодействия с вашими собственными данными, используя реальный, готовый к применению в корпоративной среде рабочий процесс в Databricks. В этом видео мы шаг за шагом объясняем технологию Retrieval-Augmented Generation (RAG) и демонстрируем, как создать систему «взаимодействия с вашими данными» в производственном режиме, используя современные инструменты для работы с данными и искусственного интеллекта. Вы узнаете, как: • Загружать и обрабатывать документы (PDF и текстовые данные) • Разделять документы на фрагменты для точного поиска • Автоматически генерировать эмбеддинги • Выполнять семантический поиск с помощью векторного поиска Databricks • Использовать бессерверную конечную точку LLM для генерации обоснованных и надежных ответов • Создавать конвейер RAG, избегающий иллюзорных результатов • Интегрировать Python, PySpark, SQL, dbt, Delta Lake и базы данных в корпоративный рабочий процесс ИИ Этот учебник идеально подходит для: • Инженеров по ИИ • Инженеров по данным • Инженеров по машинному обучению • Инженеров-аналитиков • Всех, кто изучает генеративный ИИ, системы RAG, векторные базы данных и ИИ для работы с документами Ключевые понятия: Генерация с расширением поиска (RAG), эмбеддинги, фрагментация, векторный поиск, векторные базы данных, LLM, семантический поиск, конвейеры ИИ, Databricks, Python, PySpark, SQL, dbt, Дельта-озеро, корпоративный ИИ, GenAI, MLOps Ссылки и ресурсы: • Портфолио: https://benjaminuka.streamlit.app/ • GitHub: https://github.com/uka-ben • LinkedIn:   / benjamin-uka-imo   • Электронная почта: benjaminukaimo@gmail.com #databricks #datascience #ai #MLOps #data Подпишитесь, чтобы получать больше практических уроков по проектированию ИИ, проектированию данных, MLOps, Databricks и генеративному ИИ.