Özellik mühendisliği örneği: yapılandırılmış RAG uygulaması

Alma artırılmış nesil veya RAG, üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmaya yönelik en yaygın yaklaşımlardan biridir. Unity Kataloğu'nda özellik mühendisliği, çevrimiçi tabloları kullanan yapılandırılmış RAG uygulamalarını destekler. RAG uygulamasının ihtiyaç duyduğu yapılandırılmış veriler için çevrimiçi bir tablo oluşturur ve bunu uç noktaya hizmet veren bir özellikte barındırırsınız. RAG uygulaması, çevrimiçi tablodan ilgili verileri aramak için uç noktayı sunan özelliği kullanır.

Tipik adımlar şunlardır:

1. Uç noktaya hizmet veren bir özellik oluşturun.
2. İlgili verileri aramak için uç noktayı kullanan bir LangChainTool oluşturun.
3. İlgili verileri almak için LangChain aracısında aracını kullanın.
4. LangChain uygulamasını barındırmak için uç noktaya hizmet veren bir model oluşturun.

Aşağıdaki not defterinde Databricks çevrimiçi tablolarının nasıl kullanılacağı ve artırılmış nesil (RAG) uygulamaları için uç noktalar sunan özelliklerin nasıl kullanılacağı gösterilmektedir.

RAG uygulamaları demo not defteri ile çevrimiçi tablolar

Not defterini alma