الملخص
يربط التوليد المعزز الاسترجاع قاعدة بياناتك بقدرات نماذج اللغة الكبيرة. بدلا من الاعتماد على بيانات تدريب النموذج، تقدم معلومات حديثة وذات صلة من جداولك الخاصة.
يتم تنفيذ نمط RAG بالكامل بتقنية T-SQL. قاعدة بياناتك تنسق التدفق: البحث، التنسيق، الطلب، الاستدعاء، التحليل. يمكنك إضافة قدرات الذكاء الاصطناعي إلى التطبيقات الحالية عن طريق تعديل الإجراءات المخزنة، دون إعادة هيكلة مكدس التطبيقات.
في هذه الوحدة النمطية، تعلمت كيفية:
- تحديد حالات استخدام RAG: التعرف على السيناريوهات التي يؤسس فيها استجابات نموذج اللغة الكبيرة (LLM) في محتوى قاعدة البيانات إلى تحسين الدقة والملاءمة
-
تحضير السياق من SQL: استخدم
FOR JSONلتحويل نتائج الاستعلام إلى نصوص يمكن لنماذج اللغة الكبيرة معالجتها بفعالية - إنشاء المحفزات المعززة: بناء حمولات طلبات تجمع بين تعليمات النظام، والسياق المسترجع، وأسئلة المستخدم
-
تنفيذ خط أنابيب RAG: استدعي نقاط نهاية Azure OpenAI باستخدام
sp_invoke_external_rest_endpointوتحليل الردود