Introductie

RAG-toepassingen (Retrieval Augmented Generation) combineren informatieophaling en generatieve AI om nauwkeurige, contextbewuste antwoorden te bieden met behulp van grote datasets en geavanceerde zoektechnieken.

Stel dat u een oplossingsarchitect bent bij een middelgrote onderneming die is belast met het bouwen van een interne kennisassistent voor werknemers om een query uit te voeren op bedrijfsbeleid. Het huidige systeem worstelt met trage reactietijden en haalt vaak irrelevante of verouderde informatie op, frustrerende gebruikers. Uw team besluit een RAG-toepassing (Retrieval Augmented Generation) te implementeren met behulp van Azure Database for PostgreSQL en Azure OpenAI. Naarmate de gegevensset echter groeit tot miljoenen rijen, zijn er uitdagingen zoals het snel ophalen, onderhouden van nauwkeurigheid en het vermijden van door AI gegenereerde reacties die mogelijk onjuist zijn. Daarnaast zijn complexe query's met meerdere concepten, zoals 'Wat zijn de vakantiebeleidsregels voor HR in Europa?' Vereisen nauwkeurige filtering en rangschikking. Om deze problemen op te lossen, moet u de snelheid van het ophalen optimaliseren, de nauwkeurigheid verbeteren door middel van geavanceerde indexerings- en segmenteringsstrategieën en innovatieve oplossingen verkennen, zoals lichtgewicht kennisgrafieken. In deze module wordt u begeleid bij het bouwen en verfijnen van een schaalbare RAG-pijplijn die is afgestemd op dergelijke uitdagingen in de echte wereld.

Nadat u deze module hebt voltooid, kunt u het volgende doen:

• Leg het RAG-patroon en de voordelen ervan uit voor het gronden van grote taalmodellen.
• nl-NL: Optimaliseer vergelijkingszoekopdrachten voor grootschalige gegevenssets door vectorindexen zoals IVFFlat (omgekeerd bestand met platte compressie), HNSW (hiërarchische navigeerbare Small World) en DiskANN (benaderde dichtstbijzijnde buur) in PostgreSQL te implementeren.
• Bouw een volledige RAG-pijplijn die relevante gegevenssegmenten ophaalt en contextgerichte antwoorden genereert met behulp van Azure Database for PostgreSQL en Azure OpenAI.
• Pas geavanceerde ophaaltechnieken toe, waaronder hybride zoekopdrachten, semantische rangschikking, segmentoptimalisatie en GraphRAG om de precisie en recall te verbeteren.