生成AI エージェントのチュートリアルをナビゲートする

このページを使用して、生成AI エージェント チュートリアル (旧称 AI クックブック) をナビゲートします。端から端まで追いかけるか、興味のある領域に飛び込んでください。

紹介

イントロダクション:エンドツーエンドの生成AIエージェントのチュートリアル

10分間のデモ

デモ: Mosaic AI Agent Framework & Evaluation

RAGエージェントとAIエージェントの詳細はこちら

• RAGの紹介

• RAGの基礎

  • データパイプライン

  • 推論のためのRAGチェーン

  • 評価とモニタリング

  • ガバナンスとLLMOps

• RAG品質の向上

  • データパイプラインの品質

  • ラグチェーンの品質

• RAGアプリケーションの品質評価

  • 品質を定義する

  • パフォーマンスの評価

  • 品質測定を可能にする

• 評価主導型の開発

ステップバイステップの実装

• 前提条件: 要件の収集

• ステップ 1: コードをクローンしてコンピュートを作成する

• ステップ 2: 概念実証をデプロイして関係者のフィードバックを得る

• ステップ 3: 評価データセットのキュレーション

• ステップ 4: PoC (概念実証) の品質を評価する

• ステップ 5: 品質問題の根本原因を見つける

  • ステップ 5.1: デバッグ取得の品質

  • ステップ 5.2: デバッグ生成の品質

• ステップ 6: 品質の修正と評価を繰り返す

  • ステップ 6.1: データパイプラインの品質を修正

• ステップ 7: AI アプリケーションをデプロイして監視する

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