デモ: Mosaic AI エージェント フレームワークとエージェント評価

次のデモノートブックでは、Mosaic AI エージェントの開発ワークフローを紹介しています。 これらのノートブックでは、次のことを行います。

  1. ドキュメントコーパスから合成評価データを生成します

    合成データを使用することで、人間の対象分野の専門家が結果にラベルを付けて評価する必要性を減らすことができます。

  2. 取得ツールを使用したツール・コール・エージェントを作成します

  3. いくつかの基本モデルにわたる品質、コスト、およびレイテンシについてエージェントを評価します。

  4. 本番運用対応エージェントを Webベースのチャットアプリにデプロイします。

これらのノートブックをインポートして自分で実行することも、コード スニペットやアイデアをコピーして自分で使用することもできます。

10分間のMosaic AIエージェントのデモ

このノートブックは、サンプルドキュメントコーパスを使用して、Mosaic AIエージェントをすばやく操作できるように設計されています。 このスタンドアロンノートブックは、セットアップやデータを必要とせずにすぐに実行できます。

10分間のMosaic AIエージェントのデモ

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Mosaic AIエージェントのデモ - 自分のデータを持ち込む

Databricks ベクトル検索インデックスを既にお持ちのユーザーの場合は、このノートブックを使用して、独自のデータを使用して 10 分間のデモと同じワークフローを実行します。

Mosaic AIエージェントのデモ - 自分のデータを持ち込む

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