Scopri come sviluppare un’applicazione Generative AI utilizzando Microsoft Fabric e RAG.
Nell’era della Generative AI, costruire applicazioni che sfruttano modelli di linguaggio avanzati è fondamentale. In questo articolo, presentiamo un approccio pratico per creare un sistema di Retrieval Augmented Generation (RAG) utilizzando Microsoft Fabric, Azure OpenAI e il Vector Store di Microsoft Fabric Eventhouse.
Cos’è il RAG? Questa tecnologia migliora la rilevanza e l’accuratezza delle risposte generate dai modelli di linguaggio, integrando informazioni pertinenti da fonti esterne al momento della richiesta. L’utilizzo del RAG consente ai modelli di linguaggio di accedere a conoscenze specializzate, rendendo le risposte più precise.
Il ruolo del Vector Database è cruciale nel processo di recupero. Le database vettoriali sono progettate per gestire dati ad alta dimensione e per facilitare ricerche rapide. Questi database utilizzano modelli di machine learning per convertire testi in vettori, permettendo così di effettuare ricerche di similarità e recuperare informazioni pertinenti in modo efficace.
In questo progetto, utilizzeremo il libro “Moby Dick” come base di conoscenza. Le fasi principali prevedono:
- Estrazione del testo dal PDF e suddivisione in frammenti di 1000 caratteri.
- Calcolo degli embedding per ciascun frammento utilizzando il modello Ada di Azure OpenAI.
- Salvataggio di tali embedding nel nostro database vettoriale.
Prerequisiti per seguire questa guida includono l’accesso ai servizi Microsoft Fabric e Azure OpenAI Studio. Inoltre, è necessaria una certa configurazione iniziale per garantire un flusso di lavoro senza intoppi.
La prima fase consiste nella creazione di un promontorio di Fabric e il caricamento del file PDF. Dobbiamo creare un database chiamato “GenAI_eventhouse” e una tabella per contenere gli embedding dei testi.
Ecco i passaggi dettagliati che seguiremo:
- Crea un workspace in Microsoft Fabric.
- Carica il file PDF di “Moby Dick” nel Lakehouse.
- Crea la tabella “bookEmbeddings” nel database Eventhouse.
- Utilizza un notebook di Azure per calcolare e salvare gli embedding.
Una volta creati gli embedding, procederemo a costruire le funzioni per generare risposte. Quando sorgere un quesito, il sistema calcolerà gli embedding per la domanda e cercherà le risposte più pertinenti nel database. Integreremo quindi queste informazioni con il modello GPT-4 di Azure OpenAI per generare una risposta in linguaggio naturale.
In sintesi, seguendo questi passaggi e configurazioni, avremo un’applicazione RAG completamente funzionale che utilizza l’intelligenza artificiale per fornire risposte basate su un vasto corpus di testi. Questo approccio non solo migliora la qualità delle risposte, ma offre anche una base per sviluppi futuri nel campo delle applicazioni Generative AI.