Episódio
Armchair Architects: LLMs & Vetor Databases (Parte 2)
com o David Blank-Edelman, Uli Homann, Eric Charran
Neste episódio do #AzureEnablementShow, Uli, Eric e David continuam sua discussão sobre bancos de dados vetoriais e LLMS, incluindo quando usar engenharia imediata e a importância de ajustar seus dados. Uli sugere que há duas coisas em que os LLMs não são bons, então oferece dicas sobre soluções alternativas. A conversa termina com uma discussão sobre alguns dos prós e contras da vetorização. Esta é a segunda parte de uma série de duas partes.
Capítulos
- 00:00 - Introdução
- 00:15 - Recapitulação sobre Incorporação
- 00:39 - Considere a engenharia imediata primeiro
- 02:06 - Ajuste os seus dados
- 02:58 - Ajuda com alucinações
- 04:49 - LLMs e matemática
- 04:59 - LLMs e dados estruturados
- 05:19 - Adicionar código aos prompts
- 05:52 - Programação baseada em pipeline
- 07:54 - Banco de dados vetorial vs. índice vetorial
- 09:00 - Chegada à vetorização
- 09:52 - Vetorização por si só não é a resposta
Recursos recomendados
- Pesquisa vetorial na Pesquisa de IA do Azure
- Enviar um trabalho de treinamento no Studio
- Design de arquitetura de Inteligência Artificial (IA)
- Prepare-se para a engenharia de IA
- Fundamentos da IA Generativa
- O que há de novo na pesquisa de IA
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Neste episódio do #AzureEnablementShow, Uli, Eric e David continuam sua discussão sobre bancos de dados vetoriais e LLMS, incluindo quando usar engenharia imediata e a importância de ajustar seus dados. Uli sugere que há duas coisas em que os LLMs não são bons, então oferece dicas sobre soluções alternativas. A conversa termina com uma discussão sobre alguns dos prós e contras da vetorização. Esta é a segunda parte de uma série de duas partes.
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- 00:15 - Recapitulação sobre Incorporação
- 00:39 - Considere a engenharia imediata primeiro
- 02:06 - Ajuste os seus dados
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