Sviluppo di applicazioni RAG per principianti

Le moderne applicazioni di intelligenza artificiale richiedono più di un semplice modello pre-addestrato; hanno bisogno della capacità di accedere e utilizzare dati specifici del mondo reale. Questo corso ti introduce alla Retrieval-Augmented Generation (RAG), una tecnica potente che colma il divario tra modelli statici e informazioni dinamiche. Progredirai dalla comprensione della terminologia di base alla costruzione di una pipeline funzionale che collega un modello linguistico a una base di conoscenza ricercabile. Leggendo spiegazioni dettagliate e rivedendo le implementazioni del codice, imparerai a progettare sistemi che forniscono risposte precise basate sui tuoi set di dati. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di RAG e il suo ruolo nell'IA moderna. - Configurare database vettoriali per ricerche di somiglianza efficienti e archiviazione dei dati. - Applicare strategie di prompt engineering per ottimizzare i risultati di recupero e l'output del modello. - Costruire una pipeline RAG di base per elaborare e interrogare documenti personalizzati attraverso esercizi scritti. - Esercitarsi a valutare l'accuratezza e la pertinenza delle risposte generate utilizzando metriche moderne. - Esplorare i modelli di generazione aumentata dal recupero per vari casi d'uso industriali. Il corso inizia con definizioni fondamentali e basi architettoniche prima di guidarti attraverso la logica dell'ingestione, dell'embedding e del recupero dei dati. È progettato specificamente per principianti senza esperienza precedente nell'ingegneria dell'IA o nella ricerca vettoriale. Inizia oggi il tuo viaggio nella costruzione di applicazioni AI consapevoli dei dati.