सारांश

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पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी आपके डेटाबेस को बड़े भाषा मॉडल की क्षमताओं से जोड़ती है। किसी मॉडल के प्रशिक्षण डेटा पर भरोसा करने के बजाय, आप अपनी तालिकाओं से वर्तमान, प्रासंगिक जानकारी प्रदान करते हैं।

संपूर्ण RAG पैटर्न T-SQL में निष्पादित होता है। आपका डेटाबेस प्रवाह को व्यवस्थित करता है: खोज, प्रारूप, संकेत, कॉल, पार्स। आप अपने एप्लिकेशन स्टैक को फिर से तैयार किए बिना, संग्रहीत प्रक्रियाओं को संशोधित करके मौजूदा अनुप्रयोगों में एआई क्षमताओं को जोड़ सकते हैं।

इस मॉड्यूल में, आपने सीखा कि कैसे:

  • RAG उपयोग के मामलों की पहचान करें: उन परिदृश्यों को पहचानें जहां डेटाबेस सामग्री में बड़े भाषा मॉडल (LLM) प्रतिक्रियाओं को ग्राउंडिंग सटीकता और प्रासंगिकता में सुधार करती है
  • SQL से संदर्भ तैयार करें: क्वेरी परिणामों को पाठ में कनवर्ट करने के लिए उपयोग करें FOR JSON जो LLM प्रभावी ढंग से संसाधित कर सकते हैं
  • संवर्धित संकेतों का निर्माण करें: अनुरोध पेलोड बनाएं जो सिस्टम निर्देशों, पुनर्प्राप्त संदर्भ और उपयोगकर्ता प्रश्नों को जोड़ते हैं
  • RAG पाइपलाइन निष्पादित करें: प्रतिक्रियाओं का उपयोग करके sp_invoke_external_rest_endpoint Azure OpenAI एंडपॉइंट को कॉल करें और पार्स करें

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