Templat:Cite web Templat;Cite data

Kekuatan Large Language Models terbatas oleh data pelatihan mereka. Kursus ini menyediakan dasar praktis dalam Retrieval-Augmented Generation (RAG), pola penting untuk membangun aplikasi LLM yang dapat diandalkan dan berbasis fakta. Anda akan melewati injeksi prompt sederhana dan belajar untuk merancang pipa data lengkap yang mengambil konteks yang relevan sebelum menghasilkan tanggapan. Menguasai RAG sangat penting untuk menerapkan LLM secara efektif dalam lingkungan domain-spesifik atau perusahaan. Apa yang akan kau pelajari: * Mengerti komponen inti dan aliran kerja dari sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG). * Terapkan teknik untuk persiapan data, chunking, dan penciptaan embedding untuk pencarian yang efektif. * Konfigurasi penyimpanan vektor dan strategi indeksasi untuk mengoptimalkan latensi dan relevansi pencarian. * Merancang strategi pencarian yang kuat, termasuk mekanisme pencarian dan peringkat ulang yang canggih. * Praktik rekayasa prompt canggih untuk mensintesis konteks yang diperoleh menjadi jawaban yang koheren, sumber-didukung. * Evaluasi kualitas pipa RAG menggunakan metrik kunci untuk kesetiaan, relevansi, dan penggunaan konteks. Kursus ini dimulai dengan konsep dasar dan bergerak melalui fase pengambilan dan pencarian data, berpuncak pada latihan praktis yang berfokus pada generasi dan jaminan kualitas. Kursus tersebut dirancang untuk pemula dan pengembang baru di ekosistem LLM yang ingin beralih dari pemahaman teoretis ke pengembangan aplikasi praktis. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan database vektor atau pembelajaran mesin canggih yang diperlukan. Mulai membangun aplikasi RAG siap produksi pertama Anda hari ini.