使用Databricks构建生产质量的RAG应用
原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
📝
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。
❓
Q&A
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。
🏷️
