Освоение Production RAG на Databricks: Unity Catalog, Vector Search и MLflow: подробный анализ.

Описание: Подготовьтесь к экзамену с помощью этого подробного анализа архитектуры.

Этот аудиогид представляет собой высокоинтенсивный технический обзор, специально разработанный для тех, кто готовится к сертификации Databricks Certified Generative AI Engineer Associate. Мы пропускаем вводную часть «что такое LLM» и сразу переходим к факторам сложности, которые отличают прототип ноутбука от реального решения корпоративного уровня.

Ознакомиться с руководством по сертификации можно здесь: https://flashgenius.net/blog-article/...

Этот сеанс охватывает три основные области, необходимые для развертывания в производственной среде на Lakehouse: полный стек RAG, корпоративное управление и экономика развертывания.

Ключевые темы:
🔹 Производственный конвейер RAG:
• Загрузка и управление: почему производственные конвейеры должны начинаться с необработанных файлов в томах каталога Unity (UC) для обеспечения централизованного контроля доступа и отслеживания происхождения до начала анализа. • Подготовка данных: Подробный анализ парсинга, обогащения и дедупликации с использованием MinHash (LSH) для обработки близких дубликатов.

• Стратегии сегментации: Почему сегментация фиксированного размера не работает и как использовать границы, специфичные для формата (Markdown/HTML), для лучшего поиска.

🔹 Векторный поиск и поиск:
• Управление индексами: Критическая роль потока изменений данных (CDF) для индексов дельта-синхронизации и выбор между непрерывным и триггерным режимами синхронизации в зависимости от стоимости и задержки.

• Алгоритмы поиска: Понимание HNSW для приблизительного поиска ближайшего соседа и почему необходимо нормализовать векторы при использовании расстояния L2 для имитации косинусного сходства.

• Гибридный поиск: Объединение семантического поиска с поиском по ключевым словам и их слияние с использованием взаимного рангового слияния (RRF).

🔹 Оценка и наблюдаемость:
• Трассировка MLflow 3.0: Непременное требование для отладки сложных цепочек и агентов.

• Судьи LLM: Важное различие между обоснованностью извлечения (внутренняя согласованность, эталонные данные не требуются) и корректностью (требуются эталонные данные).

🔹 Развертывание и безопасность:
• Экономика обслуживания: Понимание гарантированной пропускной способности (PT), эталона токенов ввода/вывода 8:1 и оптимизация для параллельной обработки.

• Шлюз Mosaic AI: Обеспечение мер безопасности, таких как фильтрация персональных данных и блокировка вредоносного контента, централизованно для всех приложений.

• Агенты против цепочек: Развертывание динамических агентов, вызывающих инструменты, с использованием функций UC и их защита с помощью автоматической инъекции токенов.

Советы к экзамену: обращайте внимание на конкретные «вопросы-ловушки», касающиеся требований к метрикам (обоснованность против достаточности) и конкретных настроек для выделенной пропускной способности против оплаты за токен.
Аналогия для понимания: представьте MinHash как создание цифрового отпечатка для документа. Вместо сравнения каждого слова двух огромных книг (что медленно), вы просто сравниваете их отпечатки, чтобы увидеть, совпадают ли они. Это превращает огромный вычислительный кошмар в быстрый и масштабируемый поиск.