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Uma introdução ao RAGHack, um hackathon global para desenvolver aplicativos usando LLMs e RAG. Um modelo de linguagem grande (LLM) como GPT-4 pode ser usado para resumo, tradução, extração de entidade e resposta a perguntas. A Geração Aumentada de Busca (RAG) é uma abordagem que envia contexto ao LLM para que ele possa fornecer respostas fundamentadas. Os aplicativos RAG podem ser desenvolvidos no Azure usando uma ampla variedade de linguagens de programação e recuperadores (como AI Search, Cosmos DB, PostgreSQL e Azure SQL). Nesta sessão, daremos uma visão geral do RAG e demonstraremos uma solução RAG totalmente funcional que você pode começar a usar hoje mesmo. Recursos de Aprendizagem: https://aka.ms/raghack Speaker: Marco Cardoso - Engenheiro de Data & AI na Microsoft

3:00 em - 4:00 em (UTC)

Aprenda a criar um copiloto personalizado baseado em RAG de ponta a ponta usando o Azure AI Studio. Vamos percorrer o "Contoso Chat", um cenário de copiloto de varejo com dados de produtos e clientes. Exploraremos a engenharia de prompt usando ativos do prompty, orquestração com flex-flows do promptflow e você aprenderá a criar e testar seu copiloto localmente (no VS Code) e, em seguida, implantá-lo e testá-lo em produção no Azure. Recursos de Aprendizagem: https://aka.ms/raghack Speaker: Pablo Lopes - AI Developer Advocate na Microsoft

3:00 em - 4:00 em (UTC)

Aprenda a criar um aplicativo de RAG com .NET. Exploramos o engenharia de prompt usando Prompty e orquestração com Semantic Kernel. Descubra como usar o Azure Developer CLI para o provisionamento e implantação automatizados a Azure Container Apps. Recursos de Aprendizagem: https://aka.ms/raghack Speaker: Andre Dewes – Senior Customer Engineer na Microsoft