Динамика генеративного поиска с помощью ИИ: основы RAG и поиска

Приложения генеративного ИИ умны только настолько, насколько умны данные, к которым они имеют доступ. Чтобы создать надежные системы поиска и извлечения, дополненные ИИ, вы должны понять основные механизмы хранения, индексации и извлечение данных, а не просто полагаться на библиотеки программного обеспечения высокого уровня. Этот курс, состоящий только из текста, поможет вам разобраться в основных динамиках поиска в Gen AI. Вы пройдете путь от базового понимания поиска по ключевым словам до разработки эффективных, контекстно-чувствительных конвейеров поиска, которые подают точную информацию в большие языковые модели.\n\nЧто вы узнаете:\n- Понимание основной архитектуры систем поиска-дополненного генерирования (RAG).\n- Анализ стратегий дробления и предварительной обработки документов Методы оптимального поиска текста.\n- Изучение вложений векторов и методов расчета семантического сходства.\n - Сравнение поиска по ключевым словам, векторного поиска и современных гибридных методов поиска.\r- Настройка векторных баз данных и структур индексов для управления высокомерными данными.\r - Оценка производительности поиска с использованием точности, восстановления и релевантности метрики.\n\nВы начнете с изучения основополагающей терминологии и основной механики векторного пространства. Далее вы будете читать пошаговые концептуальные объяснения, фрагменты кода, иллюстрирующие логику поиска, и письменные архитектурные сценарии, предназначенные для уточнения вашего технического принятия решений.\n\nЭтот курс преднаznaczен для начинающих разработчиков ИИ, инженеров программного обеспечения и энтузиастов данных, которые впервые используют векторный поиск и RAG архитектуры. Не требуется предыдущий опыт работы с генеративными API ИИ.\n\nНачните читать сегодня, чтобы овладеть основными динамическими свойствами современных систем поиска ИИ.