Разработка систем RAG с Azure OpenAI и Azure AI Search

Подключение больших языковых моделей к вашим собственным бизнес-данным является ключом к созданию действительно полезных приложений AI. Этот курс проведет вас через процесс проектирования и развертывания систем RAG (Retrieval-Augmented Generation) с использованием экосистемы Azure. Прочитав это всеобъемлющее руководство, вы перейдете от понимания основных концепций ИИ к реализации сложных, готовых к производству архитектур поиска. Вы узнаете, как подготовить данные, создавать вставки и организовывать рабочие процессы поиска, которые обеспечивают высокоточные, контекстно-чувствительные ответы ИИ. Что вы узнаете: - Понять основные принципы RAG, векторных вложений и семантического поиска - Настройте лазурный поиск ИИ для индексирования, хранения и получения неструктурированных документов - Реализация возможностей векторной базы данных и гибридных поисковых запросов с помощью CosmosDB - Исследуйте архитектуры GraphRAG с использованием Neo4j для анализа сложных отношений данных - Разработка мультимодальных систем RAG, которые обрабатывают как текстовые, так и графические вводные данные - Интегрируйте компоненты поиска с моделями языка внутри лазурной студии АИ Этот текстовый курс начинается с основной терминологии и основных концепций поиска, а затем переходит к пошаговым руководствам по реализации и архитектурным шаблонам. Благодаря четким письменным объяснениям и практическим фрагментам кода вы получите глубокое концептуальное понимание современных систем поиска. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, специалистов по данным и энтузиастов искусственного интеллекта, которые хотят создавать пользовательские решения ИИ, связанные с данными. Не требуется предыдущий опыт работы с RAG или Azure AI. Начните читать сегодня, чтобы создать безопасные, масштабируемые системы поиска для ваших приложений ИИ.