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English(EN) Building an Enterprise RAG AI on OneLake Data in 50 Lines of Python

Microsoft Fabric 通过 OneLake 和 Azure OpenAI 实现企业级 RAG AI

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一种新方法允许使用 Microsoft Fabric 和 OneLake 创建企业级检索增强生成 (RAG) AI 系统，显著降低了基础设施的复杂性。该方法通过利用 OneLake 的统一数据湖和 Spark 引擎直接在 Delta Lake 表中生成和存储向量嵌入，从而绕过了对专用外部向量数据库的需求。该过程涉及使用 PySpark 和 Pandas UDFs 高效地批量处理到 Azure OpenAI 的 API 请求以进行向量化，并将生成的嵌入与原始数据一起存储，确保事务同步并消除数据蔓延。 AI

影响 通过降低 RAG 系统的基础设施复杂性和成本，简化了企业 AI 的部署。

排序理由 文章描述了使用现有平台构建 AI 系统的技术实现，而非新产品发布或前沿研究。

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Microsoft Fabric 通过 OneLake 和 Azure OpenAI 实现企业级 RAG AI

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报道来源 [1]

  1. Towards AI TIER_1 English(EN) · Sandip Palit ·

    使用 Python 代码在 OneLake 数据上构建企业级 RAG AI

    <p>When we examine the modern enterprise AI landscape, we frequently encounter a common paradox: while generative AI promises to revolutionize customer support, internal search, and knowledge management, the underlying infrastructure required to deploy these solutions often grows…

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