Databricks
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使用Databricks构建生产质量的RAG应用
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Databricks宣布Vector Search的普遍可用性以及Model Serving的重大更新，使企业更容易构建高质量的生成式AI应用。通过部署具有企业上下文和指导的LLM来解决实现高质量AI应用的挑战。Databricks Vector Search被Corning用于提高检索速度和准确性。Ford Direct将Vector Search与其生成式AI解决方案集成。Databricks还宣布Model Serving Foundation Model API的普遍可用性以及Model Serving的重大更新，包括新的用户界面和对其他模型的支持。他们还提供Feature Serving和质量监控界面。将分享有关使用这些功能的详细博客。
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关键要点
- Databricks宣布Vector Search的普遍可用性和Model Serving的重大更新，旨在帮助企业构建高质量的生成式AI应用。
- 实现高质量AI应用的最大挑战是确保输出的准确性、安全性和合规性。
- 传统上，最大化质量的重点是部署提供高质量推理和知识能力的LLM，但基础模型质量只是影响AI应用质量的众多因素之一。
- Corning利用Databricks Vector Search提升了检索速度和响应质量，构建了一个AI研究助手。
- Ford Direct通过Databricks Vector Search集成了专有数据，创建了一个统一的聊天机器人以帮助经销商评估绩效。
- Databricks推出了专为客户设计的无服务器向量数据库Vector Search，以增强LLM与企业数据的结合。
- Model Serving Foundation Model API即将普遍可用，允许从服务端点访问和查询最先进的LLM。
- Model Serving的重大更新包括新的用户界面、对更多模型的支持以及性能改进。
- Databricks还提供了Feature Serving和质量监控界面，以帮助部署生产质量的生成式AI应用。
- 未来几天将发布详细博客，介绍如何利用这些新功能构建高质量的生成式AI应用。
❓
延伸问答
Databricks的Vector Search有什么主要功能？
Databricks的Vector Search是一个无服务器向量数据库，旨在帮助客户将企业数据与LLM结合，提升检索速度和响应质量。
如何确保生成式AI应用的输出质量？
确保生成式AI应用的输出质量需要关注准确性、安全性和合规性，并结合数据准备、检索模型和语言模型等多个组件。
Corning是如何利用Databricks提升AI应用的？
Corning利用Databricks Vector Search构建了一个AI研究助手，通过索引2500万份美国专利数据，提高了检索速度和响应质量。
Ford Direct如何使用Databricks的技术？
Ford Direct通过Databricks Vector Search集成专有数据，创建了一个统一的聊天机器人，帮助经销商评估绩效和客户参与度。
Databricks的Model Serving有哪些更新？
Databricks的Model Serving更新包括新的用户界面、对更多模型的支持以及性能改进，旨在简化LLM的部署和监控。
未来Databricks会发布哪些关于RAG应用的内容？
未来几天，Databricks将发布详细博客，介绍如何利用新功能构建高质量的生成式AI应用。
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