Azure Databricks を使用して検索拡張生成 (RAG) を実装する
中級
データ エンジニア
Azure Databricks
検索拡張生成 (RAG) は、外部の情報取得メカニズムを統合することで生成モデルの機能を強化する自然言語処理の高度な手法です。 生成モデルと取得システムの両方を使用すると、RAG は外部データ ソースから関連情報を動的にフェッチして生成プロセスを強化し、より正確でコンテキストに関連する出力を生成します。
学習の目的
このモジュールでは、次の方法を学習します。
- RAG ワークフローを設定します。
- RAG 用にデータを準備します。
- ベクター検索を使用して関連するドキュメントを取得します。
- 検索結果を再ランク付けして、モデルの精度を向上させます。
前提条件
このモジュールを開始する前に、Azure Databricks に習熟しておく必要があります。 このモジュールを開始する前に、「Azure Databricks を探索する」を完了することをご検討ください。