עיצוב מערכות RAG ברמה ארגונית עם LLMs, חיפוש וקטורי

רוב פרויקטי AI אייג'נטיים נראים מרשימים בדמו ולאחר מכן נתקעים בייצור — לא בגלל שהמודל חלש, אלא משום שאין הבנה משותפת ומנוהלת למה שאומר “לקוח,” “הזמנה,” או “תקרית” בין המערכות, ולא ניתן לעקוב אחרי תשובה למקום שבו היא הגיעה. סדנה זו סוגרת את הפער על ידי כך שהיא מתייחסת לגרף הארגוני, ולא לפrompt, כבסיס לסוכן AI מהימן. במשך ארבע שעות מעשיות, תעצבו ותבנו סוכן AI/נתונים מהימן: אונטולוגיה וגרף מודל ב-Microsoft Fabric IQ, שמוזן ממודלי סמנטיקה קיימים של Power BI ומבוסס על נתוני פעולה בזמן אמת, שסוכן צ'אט שואל כדי לספק תשובות שניתנות להסבר, שניתן לעקוב אחריהן ומנוהלות. Fabric IQ, Fabric Graph, Intelligence בזמן אמת, Purview ו-Power BI הם הכלים שבהם תשתמשו כדי לבנות את הסוכן — הסוכן עצמו, והאמון שהוא צובר משימושי העסק, הם המוקד של הסדנה. איך סדנה זו תאיץ את הקריירה שלכם? על ידי השתתפות בכיתת המאסטר הזו, תזכו ללמוד איך: • לעצב ארכיטקטורת סוכן AI/נתונים מהימנה המבוססת על גרף ארגוני מנוהל, ולא רק על אינדקס וקטור. • לדגם אונטולוגיה ארגונית וגרף ידע ב-Microsoft Fabric IQ, מוזן ממודלי סמנטיקה של Power BI ומועשר בנתוני פעולה בזמן אמת. • לבסס סוכן שיח בגרף הזה כך שכל תשובה ניתנת להסבר וניתן לעקוב אחריה חזרה לישות או קשר ספציפיים. • להעריך פשרות בין חיפוש מבוסס גרף לבין RAG קלאסי, ולשלב את שניהם במקום שבו כל אחד מהם חזק ביותר. • ליישם ממשלה, מגבלות ופרקטיקות מהימנות — Microsoft Purview, אבטחת שורות ועמודות, בדיקות AI אחראיות, אישור של אדם בתהליך — כדי להעביר סוכן מפרוטוטיפ לייצור. • להפחית הזיות ולבדוק מצבי כישלון תוך שימוש במבנה המפורש של גרף כערכת הערכה ומסלול ביקורת встроенная. למה להשתתף עכשיו? רוב פרויקטי GenAI ו-AI אייג'נטיים נכשלים לא בגלל המודל עצמו, אלא בגלל בסיס חלש, חוסר במילון עסקי משותף, וחוסר בארכיטקטורה מנוהלת ומוכנה לייצור. ככל שארגונים עוברים מצ'אט בוטים לסוכנים שמסיקים נתונים בזמן אמת ופעולה, המיומנות שחסרה היא לא הנדסת פקודות — זו הידע כיצד לדגם את הגרף שעליו עומד הסוכן, וכיצד לנהל מה שהוא מורשה לראות ולעשות. Microsoft Fabric IQ — הוצג ב-Microsoft Ignite בנובמבר 2025 ומועבר בשנת 2026, כאשר יכולות הסוכן הליבתיות יגיעו לזמינות כללית באמצע 2026 — היא התשובה של מייקרוסופט לבעיה זו בדיוק: שכבת ההקשר המשותפת של אונטולוגיות עסקיות וגרפים, שוכנת על OneLake, עליה גם אנשים וגם סוכני AI מסיקים. קבלת ניסיון מעשי עם זה עכשיו, בזמן שהיכולת עדיין מתעצב, היא יתרון מובהק עבור הנדסת AI, נתונים, אנליטיקה, ארכיטקטורה, ותפקידים טכנולוגיים בארגון. מי צריך להשתתף? סדנה זו אידיאלית עבור: • מהנדסי AI ומעשי GenAI • מהנדסי נתונים ומקצועני אנליטיקה • מהנדסי תוכנה ואדריכלי פתרונות • מדעני נתונים ומהנדסי למידת מכונה • יועצי טכנולוגיה ואדריכלים של ארגונים • מקצוענים המעבר לתפקידים של AI ו-GeneAI בארגון דרישות קדם • הבנה בסיסית של AI גנרטיבי, LLMs, או תהליכי נתוני ארגון • הכרות עם APIs, מאגרי נתונים, או פלטפורמות נתוני ענן היא מועילה אך לא נדרשת • ניסיון בנתונים, אנליטיקה, AI, הנדסת תוכנה, או אדריכלות פתרונות יוכל לעזור לכם למקסם את הלמידה שלכם • אין צורך ברקע מתקדם בלמידת מכונה או בלמידה עמוקה • עניין בבניית יישומי RAG פרקטיים, מערכות AI מבוססות, או פתרונות GenAI ארגוניים למדו מהטובים ביותר בריאן בונק הוא MVP בפלטפורמת נתונים ואדריכל פתרונות מהיר מוכר של מייקרוסופט עם יותר משני עשורים של ניסיון בנתונים, אנליטיקה, וביצוע פלטפורמות ארגוניות. ידוע במיומנות גישור בין עסקים לטכנולוגיה, הוא מסייע לצוותים לעצב פתרונות נתונים ניתנים להקנה המאפשרים השפעה ניתנת למדידה. בכיתת המאסטר הזו, בריאן מביא מומחיות מעשית ברחבי Microsoft Fabric, Power BI, ממשלה ואדריכלות AI כדי לעזור ללומדים לבנות מערכות GenAI מבוססות וברות ייצור בביטחון ובבהירות בפרקטיקה היום.