Сводка

  • 3 мин

Получение дополненного поколения подключает базу данных к возможностям больших языковых моделей. Вместо того чтобы полагаться на данные обучения модели, вы предоставляете текущую, соответствующую информацию из собственных таблиц.

Весь шаблон RAG выполняется в T-SQL. База данных управляет потоком: поиск, формат, запрос, вызов, синтаксический анализ. Вы можете добавить возможности искусственного интеллекта в существующие приложения, изменив хранимые процедуры, не изменив стек приложений.

В этом модуле вы узнали, как:

  • Определение вариантов использования RAG: распознавание сценариев, в которых ответы на основе больших языковых моделей (LLM) в содержимом базы данных повышают точность и релевантность.
  • Подготовка контекста из SQL: использование FOR JSON для преобразования результатов запроса в текст, который LLMs может эффективно обрабатывать
  • Создание дополненных подсказок: создание нагрузок запроса, которые объединяют системные инструкции, извлечённый контекст и вопросы пользователя
  • Выполнение конвейера RAG: вызов конечных точек Azure OpenAI с помощью sp_invoke_external_rest_endpoint и синтаксический анализ ответов

Узнать больше