Scopri come integrare l’Advanced RAG Service con i tuoi dati CSV nel Copilot Studio.
Il mondo della tecnologia della generazione augmentata dei dati sta subendo enormi evoluzioni e l’implementazione pratica di tali tecnologie diviene sempre più imprescindibile per le aziende moderne. In questo contesto, l’implementazione dell’Advanced RAG Service all’interno di Copilot Studio rappresenta una serie di opportunità per ottimizzare l’analisi e l’interrogazione dei dati, specialmente quando si utilizza la struttura dei dati CSV.
Il trattamento di file CSV con diverse migliaia di righe può complicare il riconoscimento e l’interpretazione delle informazioni. Utilizzando le tecniche di Retrieval Augmented Generation, è possibile effettuare una ricerca semantica avanzata per estrarre informazioni utili da set di dati altrimenti complessi. Tali prestazioni insoddisfacenti delle tecnologie tradizionali nei confronti dei dati testuali strutturati come i CSV necessitano di un approccio più sofisticato. Ecco perché ci si rivolge a metodi avanzati di integrazione e query, come quelli offerti dal Pandas Query Engine di LLamaIndex.
Questa guida fornisce un elenco di passaggi dettagliati su come implementare il servizio RAG, iniziando dalla fase di Proof of Concept (POC). Per iniziare, è necessario installare determinati modelli all’interno dei servizi Azure OpenAI, come gpt-4o mini e text-embedding-ada-002. Successivamente, si deve creare un Document Intelligent Service Azure per ottenere le chiavi e url necessari.
In un ambiente Docker, sono previsti comandi specifici per il cloning delle configurazioni, ad esempio git clone, e la rinomina di file come .env.sample a .env. La configurazione delle variabili ambientali è essenziale includere le impostazioni dell’OpenAI e del Document Intelligence di Azure.
Successivamente, si procede alla creazione di un’immagine Docker utilizzando docker build e all’avvio del server locale con docker run. A questo punto, è possibile verificare la qualità delle risposte e le performance dell’engine di query CSV accedendo all’interfaccia utente del servizio.
Un passo cruciale è l’esposizione del servizio come endpoint API REST, il che consente di utilizzare il servizio in applicazioni esterne. Le richieste possono quindi essere effettuate usando il formato JSON, con domande formulabili in linguaggio naturale.
La fase finale di pubblicazione è cruciale: bisogna caricare l’immagine Docker nel Azure Container Registry e creare un Azure Container App. Con una serie di comandi Azure CLI, si possono impostare le opzioni necessarie e abilitare le sessioni di affinità per garantire l’ottimizzazione delle prestazioni del servizio.
Dopo aver pubblicato il servizio, si può procedere ad integrarlo con Copilot Studio. I file CSV possono essere pre-salvati in cartelle specifiche per facilitare le analisi future. L’integrazione consente di creare flussi di lavoro personalizzati che possono essere utilizzati per interrogare i dati e ottenere risposte rapide ed efficaci.
L’approccio esposto non solo fornisce un modo efficace per gestire i dati CSV utilizzando l’Advanced RAG, ma apre anche la strada a ulteriori applicazioni industriali della tecnologia di generazione augmentata dei dati.