Membuat Sistem RAG dengan Basis Data Vektor

Ingin membangun sistem pencarian dan chatbot yang cerdas yang memahami konteks? Database vektor adalah teknologi penting yang menggerakkan aplikasi model bahasa besar modern. Kursus ini menyediakan pemahaman dasar praktis tentang database vektor dan cara menggunakannya dengan Retrieval Augmented Generation (RAG). Anda akan belajar konsep inti di balik embedding, pencarian kesamaan, dan menerapkan chatbot berbasis pengetahuan fungsional dan API pencarian. Apa yang Anda pelajari: Mengerti prinsip embedsing vektor, kesamaan semantik, dan metode indeksasi yang efisien. Konfigurasikan dan deploy platform database vektor inti, termasuk Qdrant, Weaviate, dan perpustakaan FAISS. Menguasai workflow untuk Retrieval Augmented Generation (RAG) untuk menghubungkan LLM ke sumber data pribadi Anda. Lakukan pembuatan, indeksasi, dan pencarian dokumen dalam berbagai toko vektor. Membangun API pencarian semantik dasar dan prototipe chatbot fungsional berbasis RAG. Terapkan konsep dasar untuk memonitor dan mengevaluasi kinerja sistem pencarian dan pencarian. Kursus ini dimulai dengan definisi dan konsep dasar, berkembang melalui pengaturan praktis dan latihan implementasi praktis. Kami hanya fokus pada penjelasan tertulis dan kode yang diperlukan untuk mencapai hasil praktis. Kursus ini dirancang untuk pemula dalam pengembangan aplikasi AI yang ingin memahami arsitektur modern yang diperlukan dalam membangun aplikasi berbasis LLM. Tidak diperlukan pengetahuan sebelumnya tentang basis data vektor. Mulai membangun generasi berikutnya dari aplikasi cerdas hari ini.