Yapay zeka aracısı oluşturma

Bu makalede Azure Databricks'te yapay zeka aracıları oluşturma işlemi tanıtılır ve aracı oluşturmaya yönelik kullanılabilir yöntemler özetlenmiştir.

Aracılar hakkında daha fazla bilgi edinmek için Aracı sistem tasarım desenleri kısmına bakın.

AI Playground ile prototip ajanslar

AI Playground, Azure Databricks'te aracı oluşturmanın en kolay yoludur. AI Playground, çeşitli LLM'ler arasından seçim yapmanıza ve düşük kodlu bir kullanıcı arabirimi kullanarak LLM'ye hızla araç eklemenize olanak tanır. Ardından aracıyla sohbet ederek yanıtlarını test edebilir ve ardından aracıyı dağıtım veya daha fazla geliştirme için koda aktarabilirsiniz.

Bkz: Koda gerek kalmadan LLM'leri sorgulama ve yapay zeka aracılarının prototiplerini oluşturma.

Bilgi Yardımcısı ile otomatik olarak aracı oluşturma

Knowledge Assistant, belgeleriniz üzerinde etki alanına özgü, soru-cevap sohbet botları oluşturmak ve iyileştirmek ve konu uzmanlarınızdan gelen doğal dil geri bildirimleri temelinde kaliteyi geliştirmek için kolaylaştırılmış bir yaklaşım sağlar.

Bilgi Asistanı, daha özelleştirilmiş aracılara dalmadan önce başlamak için iyi bir yer olan tamamen yönetilen bir yaklaşıma sahiptir.

Özel aracıyı kodlayın

Agent Framework ve MLflow, Python'da kurumsal kullanıma hazır aracılar yazmanıza yardımcı olacak araçlara sahiptir.

Azure Databricks, LangGraph/LangChain, OpenAI, LlamaIndex veya özel Python uygulamaları gibi üçüncü taraf aracı yazma kitaplıklarını kullanarak aracı yazma desteği sağlar.

Hızlı bir şekilde başlamak için bkz. Yapay zeka aracılarını kullanmaya başlama. Farklı çerçevelere ve gelişmiş özelliklere sahip aracı yazma hakkında daha fazla bilgi için bkz. Bir yapay zeka aracısı yazma ve Databricks Uygulamalarında dağıtma.

Azure Databricks özellikleriyle uyumluluğu sağlamak için model imzalarını anlama

Azure Databricks, aracıların giriş ve çıkış şemasını tanımlamak için MLflow Model İmzalarını kullanır. AI Playground gibi ürün özellikleri, temsilcinizin desteklenen model imzalarından birine sahip olduğunu varsayar.

ResponsesAgent arabirimini kullanarak aracı yazma konusunda önerilen yaklaşımı izlerseniz, MLflow aracınız için Azure Databricks ürün özellikleriyle uyumlu bir imzayı otomatik olarak çıkaracaktır.