סיכום
Retreeval Augmented Generation מחבר את מסד הנתונים שלך ליכולות של מודלים גדולים של שפה. במקום להסתמך על נתוני האימון של המודל, אתה מספק מידע עדכני ורלוונטי מהטבלאות שלך.
כל תבנית ה-RAG מתבצעת ב-T-SQL. מסד הנתונים שלך מארגן את הזרימה: חיפוש, פורמט, הנחיה, קריאה, ניתוח. אפשר להוסיף יכולות בינה מלאכותית ליישומים קיימים על ידי שינוי פרוצדורות מאוחסנות, מבלי לשנות את ערימת היישומים שלך.
במודול זה למדת כיצד:
- זיהוי מקרי שימוש ב-RAG: זיהוי תרחישים שבהם עיגון תגובות מודל שפה גדול (LLM) בתוכן מסד הנתונים משפר את הדיוק והרלוונטיות
-
הכנת הקשר מ-SQL: השתמש
FOR JSONבה להמרת תוצאות השאילתות לטקסט ש-LLMs יכולים לעבד ביעילות - בניית הנחיות מורחבות: בנה מטעני בקשות שמשלבות הוראות מערכת, הקשר שנשלף ושאלות משתמש
-
הפעל את צינור ה-RAG: קרא לנקודות קצה של Azure OpenAI באמצעות
sp_invoke_external_rest_endpointוניתח את התגובות