Colete feedback de 🧠 Expert Users

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Este tutorial orienta você na implantação do seu aplicativo RAG para os revisores Environment para permitir que 🧠 Expert Users teste o aplicativo e forneça feedback.

o passo 1: Criar os Revisores e Usuários Finais Environment

  1. Se você ainda não executou este comando em Inicializar um aplicativo RAG, execute o comando a seguir para inicializar esses Environments. Este comando leva cerca de 10 minutos para ser executado.

    ./rag setup-prod-env
    

    Observação

    Consulte Unity Catalog ativo criado pelo RAG Studio para obter detalhes sobre o que é criado em seu workspace e esquema Unity Catalog .

  2. execute o seguinte comando para implantar a versão aos Revisores Environment. Este comando leva cerca de 10 minutos para ser executado.

    ./rag deploy-chain -v 1 -e reviewers
    
  3. No console, você verá uma saída semelhante à abaixo. Abra o URL em seu navegador para abrir o 💬 Review UI. Você pode compartilhar este URL com seu 🧠 Expert Users.

    ...truncated for clarity of docs...
    =======
    Task deploy_chain_task:
    Your Review UI is now available. Open the Review UI here: https://<workspace-url>/ml/review/model/catalog.schema.rag_studio_databricks-docs-bot/version/1/environment/reviewers
    
  4. Adicione permissões à versão implantada para que seu 🧠 Expert Users possa acessar a URL acima.

    • Dê ao usuário do Databricks ao qual você deseja conceder acesso read permissões

      • o experimento MLflow

      • o modelo endpoint

      • o modelo Unity Catalog

    Dica

    🚧 roteiro 🚧 Suporte para adicionar qualquer SSO corporativo para acessar o 💬 Review UI por exemplo, sem requisitos para uma account Databricks .

  5. Agora, toda vez que um 🧠 Expert Users conversar com seu aplicativo RAG, 🗂️ Request Log e 👍 Assessment & Evaluation Results Log serão preenchidos.

Acompanhe o próximo tutorial!

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