Как создать систему RAG с помощью Azure OpenAI и Python: пошаговое руководство

В этом руководстве мы шаг за шагом рассмотрим, как создать систему генерации с дополненной реальностью (Retrieval-Augmented Generation, RAG) с использованием Azure OpenAI и Python. Видео охватывает все аспекты, от понимания концепций RAG до настройки ресурсов Azure, создания эмбеддингов с помощью Azure Search, развертывания моделей и разработки полноценного приложения RAG с примером системы рекомендаций путешествий на основе Bild RAG. Следуйте за нами, шаг за шагом создавая эту мощную систему. Для создания руководства использовались службы и документация Microsoft. 0:50 - Введение в генерацию с расширенным извлечением (RAG) 05:07 - Настройка ресурсов Azure 05:17 - Создание группы ресурсов 06:54 - Создание ресурса OpenAI 08:57 - Создание ресурса поиска Azure AI 10:52 - Создание учетной записи хранилища Azure 13:01 - Полная настройка ресурсов для решения 15:51 - Загрузка данных в хранилище BLOB-объектов для создания индекса 17:43 - Развертывание модели ИИ 20:48 - Создание индекса с помощью поиска Azure AI 23:54 - Настройка приложения 26:01 - Создание кода Python, запуск и пошаговое руководство по коду Ссылка на данные, использованные в этом сеансе, предоставлена ​​Microsoft - https://aka.ms/own-data-brochures Создание REST API Flask для Azure OpenAI -    • Custom copilot part 3 – Create Flask REST ...   Развертывание REST API Flask для Azure OpenAI в веб-приложении Azure -    • Custom copilot part 4 – Deploy Azure openA...   Ссылка на GitHub - https://github.com/baijnath4/How-to-B...