Örnek: Yapılandırılmış RAG uygulamalarıyla özellikleri kullanma

Geri getirim destekli üretim ya da kısaca RAG, yapay zeka uygulamaları geliştirmenin en yaygın yaklaşımlarından 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 aracısındaki aracı kullanın.
4. LangChain uygulamasını barındırmak için uç noktaya hizmet veren bir model oluşturun.

Aşağıdaki notebook, geri çağırma destekli üretim (RAG) uygulamaları için Databricks çevrimiçi tablolarının ve özellik sunma endpoint'lerinin nasıl kullanılacağını göstermektedir.

RAG uygulamaları demo not defteri ile çevrimiçi tablolar

Not defterini edinin