Databricks
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使用Databricks创建高质量的RAG应用程序
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Databricks推出了一套Retrieval-Augmented-Generation（RAG）工具，帮助用户使用企业数据构建高质量的生产级大型语言模型（LLM）应用。这些工具解决了实时数据服务、比较和调整基础模型以及确保生产中的质量和安全性等挑战。功能包括向量搜索服务、在线特征和功能服务、完全托管的基础模型以及灵活的质量监控界面。Databricks旨在提供统一的LLM开发和评估环境，允许用户访问领先的模型并根据关键指标进行比较。发布还包括Lakehouse Monitoring，用于监控RAG应用的质量。
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关键要点
- Databricks推出了一套Retrieval-Augmented-Generation（RAG）工具，帮助用户构建高质量的生产级大型语言模型（LLM）应用。
- RAG工具解决了实时数据服务、基础模型比较和调整、确保生产质量和安全性等挑战。
- 新功能包括向量搜索服务、在线特征和功能服务、完全托管的基础模型和灵活的质量监控界面。
- RAG应用结合最新的结构化和非结构化数据，提供个性化响应，但维护在线数据服务基础设施非常困难。
- Databricks支持在线检索和索引数据，向量搜索自动索引和服务Delta表中的非结构化数据。
- 基础模型的选择对RAG应用的质量至关重要，Databricks提供统一的LLM开发和评估环境。
- 用户可以访问Azure OpenAI、AWS Bedrock、开源模型等，支持模型的比较和评估。
- Databricks发布了基础模型API，按令牌计费，降低成本并提高灵活性。
- Lakehouse Monitoring提供全面的质量监控解决方案，自动扫描应用输出的安全性和质量。
- 监控功能集成数据集和模型的血缘关系，帮助开发者快速诊断错误。
- Databricks将继续推出更多监控功能，用户可以关注后续更新。
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