Sistemi di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) in Pratica

I Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni sono incredibilmente potenti, ma spesso faticano con allucinazioni e informazioni obsolete. La Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) risolve questo problema ancorando i modelli a fonti di dati esterne e in tempo reale. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali e l'implementazione passo-passo delle pipeline RAG. Passerete dalla comprensione delle limitazioni di base dei modelli linguistici alla scrittura di codice pulito e strutturato che recupera, elabora e integra documenti personalizzati per generare risposte accurate e contestualmente consapevoli. In questo corso, imparerai a: 1. Comprendere l'architettura principale della Generazione Aumentata dal Recupero e come si differenzia dal fine-tuning. 2. Elaborare e suddividere in chunk i documenti di testo grezzi in modo efficiente per prepararli ai modelli di embedding. 3. Configurare database vettoriali per archiviare, indicizzare e recuperare dati pertinenti. 4. Applicare schemi di prompt engineering per guidare i modelli linguistici utilizzando il contesto recuperato. 5. Implementare strategie di valutazione di base per misurare la pertinenza del recupero e la qualità della generazione. Inizierai con la terminologia essenziale e i concetti strutturali prima di passare a schemi di codifica passo-passo per l'ingestione, l'archiviazione, il recupero e la generazione di risposte dei documenti. Progettato per sviluppatori di software, appassionati di dati e principianti tecnici desiderosi di costruire applicazioni AI, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente in AI oltre a una conoscenza di base di Python. Inizia a leggere oggi per costruire applicazioni AI più intelligenti e connesse ai dati.