Phát triển hệ thống RAG với Azure OpenAI và Azure AI Search

Kết nối các mô hình ngôn ngữ lớn với dữ liệu kinh doanh độc quyền của bạn là chìa khóa để xây dựng các ứng dụng AI thực sự hữu ích. Bằng cách đọc qua hướng dẫn chi tiết này, bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm AI cơ bản đến việc thực hiện các kiến trúc lấy dữ liệu tinh vi, sẵn sàng sản xuất. Bạn sẽ học được: - Hiểu được các nguyên tắc cốt lõi của RAG, vector embeddings, và semantic search - Cấu hình Azure AI Search để tạo chỉ mục, lưu trữ và lấy lại tài liệu không cấu trúc - Thực hiện khả năng cơ sở dữ liệu vector và truy vấn tìm kiếm lai với CosmosDB - Tìm hiểu kiến trúc GraphRAG sử dụng Neo4j để phân tích mối quan hệ dữ liệu phức tạp - Thiết kế hệ thống RAG đa phương thức xử lý cả nhập văn bản và ảnh - Hợp nhất các thành phần tìm kiếm với các mô hình ngôn ngữ bên trong Azure AI Studio Chương trình học dựa trên văn bản này bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và các khái niệm tìm kiếm cơ bản trước khi chuyển sang hướng dẫn triển khai từng bước và các mẫu kiến trúc. Qua các lời giải thích rõ ràng và các đoạn mã thực tế, bạn sẽ có được một hiểu biết sâu sắc về các hệ thống lấy lại hiện đại. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, chuyên gia dữ liệu và những người đam mê AI muốn xây dựng các giải pháp AI kết nối dữ kiện tùy chỉnh. Không cần kinh nghiệm trước đó với dịch vụ RAG hoặc Azure AI. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng hệ thống lấy dữ liệu an toàn, có thể mở rộng cho các ứng dụng AI của bạn.