Проектирование систем RAG уровня предприятия с использованием LLM, поиском по вектору

Большинство агентных ИИ проектов выглядят впечатляюще на демонстрациях, но затем останавливаются в производстве — не потому, что модель слаба, а потому, что нет общего, управляемого понимания того, что на самом деле означает «клиент», «заказ» или «инцидент» в различных системах, и нет способа проследить ответ до источника. Этот семинар закрывает этот пробел, рассматривая граф предприятия, а не подсказку, как основу надежного ИИ-агента. За четыре практических часа вы спроектируете и создадите доверенный ИИ/данные агент: онтологию и граф, смоделированные в Microsoft Fabric IQ, основанные на ваших существующих семантических моделях Power BI и привязанные к данным в реальном времени, к которым обращается чат-агент для предоставления объяснимых, прослеживаемых, управляемых ответов. Fabric IQ, Fabric Graph, Real-Time Intelligence, Purview и Power BI — это инструменты, которые вы используете для создания агента — сам агент и доверие, которое он заслуживает от бизнес-пользователей, являются сутью семинара. Как этот семинар ускорит вашу карьеру Участвуя в этом мастер-классе, вы узнаете, как: • Спроектировать архитектуру доверенного ИИ/данных агента, основанную на управляемом графе предприятия, а не только на векторном индексе. • Смоделировать онтологию предприятия и граф знаний в Microsoft Fabric IQ, основанные на семантических моделях Power BI и дополненные данными в реальном времени. • Привязать разговорного агента к этому графу, чтобы каждый ответ был объяснимым и отслеживаемым до конкретного объекта или отношения. • Оценить компромиссы между извлечением, основанным на графе, и классическим RAG на основе векторов, и объединить оба подхода там, где каждый из них наиболее эффективен. • Применять управление, рамки безопасности и практики надежности — Microsoft Purview, безопасность на уровне строк и столбцов, проверки ответственного ИИ, одобрение человека в цикле — для перевода агента из прототипа в производство. • Сокращать ошибочные предположения и тестировать режимы сбоев, используя явную структуру графа как встроенную оценку и след аудита. Почему стоит посетить сейчас? Большинство проектов GenAI и агентного ИИ терпят неудачу не из-за самой модели, а из-за слабой привязки, отсутствия общего бизнес-лексикона и недостатка управляемой архитектуры, готовой к производству. Поскольку предприятия переходят от чат-ботов к агентам, которые рассуждают на основе актуальных данных предприятия и принимают действия, дефицитом навыков является не проектирование подсказок — это знание того, как смоделировать граф, на котором стоит агент, и как управлять тем, что он может видеть и делать. Microsoft Fabric IQ — анонсированный на Microsoft Ignite в ноябре 2025 года и выводимый на рынок в течение 2026 года, с основными возможностями агента, которые станут общедоступными в середине 2026 года — это ответ Microsoft на эту проблему: общий уровень контекста бизнес-онтологий и графов, находящийся на OneLake, который служит основой для рассуждений как людей, так и ИИ-агентов. Получение практического опыта с ним сейчас, пока возможность все еще формируется, является действительно ранним преимуществом для специалистов по ИИ, данным, аналитике, архитектуре и ролям в области технологий для предприятий. Кому стоит посетить? Этот семинар идеален для: • Инженеров ИИ и практиков GenAI • Инженеров данных и профессионалов аналитики • Инженеров программного обеспечения и архитекторов решений • Научных сотрудников и инженеров машинного обучения • Консультантов по технологиям и архитекторов предприятий • Профессионалов, переходящих в роли корпоративного ИИ и GenAI Предварительные условия • Базовое понимание Генеративного ИИ, LLM или рабочих процессов данных предприятия • Знание API, баз данных или облачных платформ данных полезно, но не обязательно • Опыт в области данных, аналитики, ИИ, программной инженерии или архитектуры решений поможет вам максимально использовать ваше обучение • Нет необходимости в углубленном понимании машинного обучения или глубокого обучения • Интерес к созданию практических RAG приложений, основанных ИИ систем или корпоративных GenAI решений Учитесь у лучших Брайан Бёнк — MVP платформы данных и признанный архитектор решений FastTrack от Microsoft с более чем двумя десятилетиями опыта в области данных, аналитики и реализации корпоративных платформ. Известный тем, что соединяет бизнес и технологии, он помогает командам проектировать масштабируемые решения для данных, которые приносят измеримый эффект. В этом мастер-классе Брайан делится практическим опытом в области Microsoft Fabric, Power BI, управления и архитектуры ИИ, чтобы помочь учащимся создать основанные, готовые к производству системы GenAI с уверенностью и ясностью на практике сегодня.