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Começar: Consultar LLMs e protótipos de agentes AI sem código

Este tutorial sem código de 5 minutos apresenta o AI generativo em Databricks. O senhor usará o AI Playground para fazer o seguinte:

  • Consulte modelos de linguagem grande (LLMs) e compare os resultados lado a lado
  • Protótipo de um agente de chamada de ferramenta AI
  • Exporte seu agente para codificar
  • Opcional: prototipar um chatbot de perguntas e respostas usando a geração aumentada de recuperação (RAG)

Antes de começar​

Certifique-se de que o site workspace possa acessar o seguinte:

Etapa 1: Consultar LLMs usando o AI Playground​

Use o AI Playground para consultar LLMs em uma interface de bate-papo.

  1. Em seu site workspace, selecione Playground .
  2. Digite uma pergunta como " O que é RAG? ".

Adicione um novo LLM para comparar as respostas lado a lado:

  1. No canto superior direito, selecione + para adicionar um modelo para comparação.
  2. No novo painel, selecione um modelo diferente usando o seletor dropdown.
  3. Marque as caixas de seleção Sincronizar para sincronizar as consultas.
  4. Experimente um novo prompt, como "What is a compound AI system?" para ver as duas respostas lado a lado.

Playground de IA Continue testando e comparando diferentes LLMs para ajudá-lo a decidir qual é o melhor a ser usado para criar um agente AI.

Etapa 2: Criar um protótipo de uma ferramenta, chamando o agente AI​

As ferramentas permitem que os LLMs façam mais do que gerar linguagem. As ferramentas podem consultar dados externos, executar códigos e realizar outras ações. O AI Playground oferece ao senhor uma opção sem código para criar protótipos de agentes de chamadas de ferramentas:

  1. No Playground, escolha um modelo com o rótulo Tools enabled (Ferramentas ativadas ).

    Selecione uma ferramenta - chamando o LLM

  2. Selecione Tools (Ferramentas) > + Add tool (Adicionar ferramenta ) e selecione a função integrada do Unity Catalog, system.ai.python_exec.

    Essa função permite que seu agente execute código Python arbitrário.

    Selecione uma ferramenta de função hospedada

  3. Faça uma pergunta que envolva a geração ou a execução de código Python. Você pode experimentar diferentes variações em seu fraseado imediato. Se o senhor adicionar várias ferramentas, o LLM selecionará a ferramenta apropriada para gerar uma resposta.

    Protótipo do LLM com ferramenta de função hospedada

Etapa 3: exportar seu agente para codificar​

Depois de testar o agente em AI Playground, selecione Exportar para exportar o agente para um Notebook Python.

O Notebook Python contém o código que define o agente e o implanta em um modelo de serviço endpoint.

Opcional: prototipar um bot RAG para responder perguntas​

Se o senhor tiver um índice de pesquisa de vetores configurado em seu site workspace, poderá criar um protótipo de bot de perguntas e respostas. Esse tipo de agente usa documentos em um índice de pesquisa vetorial para responder perguntas com base nesses documentos.

  1. Clique em Ferramentas > + Adicionar ferramenta . Em seguida, selecione seu índice de pesquisa vetorial.

    Selecione uma ferramenta de busca vetorial

  2. Faça uma pergunta relacionada aos seus documentos. O agente pode usar o índice vetorial para pesquisar informações relevantes e citará todos os documentos usados em sua resposta.

    Protótipo do LLM com ferramenta de pesquisa de vetores

Para configurar um índice de pesquisa vetorial, consulte Criar um índice de pesquisa vetorial

Próximas etapas​

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