Pengembangan Aplikasi RAG dengan LangChain dan Basis Data Vektor

Model AI statis seringkali tidak memiliki informasi yang spesifik dan terbaru yang diperlukan untuk tugas-tugas khusus, sehingga menghasilkan tanggapan yang tidak akurat atau tidak relevan. Retrieval-Augmented Generation (RAG) mengatasi hal ini dengan mendasarkan Large Language Models pada data Anda sendiri, sehingga memastikan setiap keluaran didukung oleh sumber yang dapat diverifikasi. Kursus ini akan mengubah pemahaman Anda mengenai AI modern dengan mengajarkan Anda cara membangun sistem yang dapat membaca, memproses, dan melakukan pencarian data pribadi. Anda akan beralih dari mempelajari terminologi dasar ke mengimplementasikan jalur pencarian yang canggih yang dapat menangani segala hal mulai dari konten web hingga database yang terstruktur. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti komponen dasar dari arsitektur RAG dan peran embedding. - Konfigurasi database vektor dan strategi indeksasi untuk pencarian informasi kecepatan tinggi. - Terapkan kerangka LangChain untuk mengorganisir aliran data dan rantai yang kompleks. - Implementasi teknik pencarian canggih seperti ekspansi query dan hasil re-ranking. - Praktik rekayasa cepat dan caching semantik untuk mengoptimalkan kinerja model dan biaya. - Bangun logika untuk query berbagai sumber data termasuk database SQL dan teks unstructured. - Belajar pola evaluasi modern untuk mengukur dan meningkatkan akurasi sistem AI Anda. Kursus ini dimulai dengan menyelam dalam konsep dasar seperti vektorisasi dan pencarian semantik sebelum memandu Anda melalui logika praktis membangun pipa yang siap produksi. Anda akan fokus pada penjelasan tertulis dan logika berbasis kode untuk menguasai mekanika pencarian AI. Kursus ini dirancang untuk pemula dan pengembang yang ingin jalan yang jelas, berbasis teks ke rekayasa AI. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan toko vektor atau orkestrasi LLM yang diperlukan. Mulailah membangun aplikasi AI berbasis data Anda sendiri hari ini.