Databricks
·
使用MLflow AI Gateway和Llama 2构建生成式AI应用程序
💡
原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
MLflow AI Gateway扩展到更好地支持RAG应用程序，组织可以通过Databricks Model Serving集中管理私有托管模型API，并使用MosaicML开放模型API开发和部署RAG应用程序。本文介绍了在Databricks Lakehouse AI平台上构建和部署RAG应用程序的步骤，以及使用Llama2-70B-Chat模型和Instructor-XL模型进行文本生成和嵌入。RAG应用程序回答园艺问题并提供植物护理建议。
🎯
关键要点
- MLflow AI Gateway扩展以更好地支持RAG应用程序，组织可以集中管理私有托管模型API。
- RAG应用程序结合预训练模型和专有数据，提升客户支持机器人和问答系统的性能。
- 使用Databricks Lakehouse AI平台构建和部署RAG应用程序的步骤，包括使用Llama2-70B-Chat模型和Instructor-XL模型。
- RAG架构通过检索相关数据来改善模型性能，适用于需要最新信息的聊天机器人和问答系统。
- AI Gateway允许组织集中管理模型API的治理、凭证管理和速率限制，确保安全性。
- 为RAG应用程序创建两个AI Gateway Routes：一个用于嵌入模型，另一个用于文本生成模型。
- 使用LangChain构建向量索引，以便实时进行文档相似性查找。
- 通过MLflow LangChain记录和部署链，提供模型版本控制以增强生产过程的严谨性。
- 根据需求进行多种实验以优化应用程序，包括延迟、质量和隐私方面的实验。
- Databricks Lakehouse AI平台支持快速构建和部署生成式AI应用程序，鼓励开发RAG应用程序。
➡️
