Costruire sistemi RAG con database vettoriali

Vuoi costruire sistemi di ricerca e chatbot intelligenti che comprendano il contesto?I database vettoriali sono la tecnologia essenziale che alimenta le moderne applicazioni di modelli di linguaggio di grandi dimensioni.Questo corso fornisce una comprensione pratica e fondamentale dei database vettore e come usarli con Retrieval Augmented Generation (RAG). Imparerai i concetti fondamentali dietro gli embedding, la ricerca di similitudini e la distribuzione di un chatbot funzionale basato sulla conoscenza e di un'API di ricerca.Cosa imparerai:Comprendere i principi degli embedded vettoriali, della somiglianza semantica e dei metodi di indicizzazione efficienti. Configurare e distribuire le principali piattaforme di database vettoriali, tra cui Qdrant, Weaviate e la libreria FAISS.Padroneggiare il flusso di lavoro per la generazione aumentata di recupero (RAG) per collegare gli LLM alle fonti di dati private.Praticare la creazione, l'indicizzazione e la query di documenti all'interno di vari archivi vettoriale. Creare un'API di ricerca semantica di base e un prototipo di chatbot funzionale basato su RAG.Applicare concetti fondamentali per il monitoraggio e la valutazione delle prestazioni dei sistemi di ricerca e recupero.Il corso inizia con definizioni e concetti di base, progredendo attraverso esercizi pratici di configurazione e implementazione. Ci concentriamo esclusivamente sulle spiegazioni scritte e sul codice necessario per ottenere risultati pratici. Questo corso è progettato per i principianti nello sviluppo di applicazioni AI che desiderano comprendere l'architettura moderna necessaria per creare applicazioni basate su LLM. Inizia oggi stesso a creare la prossima generazione di applicazioni intelligenti.