Sistemas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) na Prática

Modelos de linguagem grandes são incrivelmente poderosos, mas muitas vezes lutam com alucinações e informações desatualizadas. A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) resolve isso ancorando modelos a fontes de dados externas em tempo real. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais e implementação passo a passo de pipelines RAG. Você passará de entender as limitações básicas do modelo de linguagem para escrever código limpo e estruturado que recupera, processa e integra documentos personalizados para gerar respostas precisas e sensíveis ao contexto. Neste curso, você irá: 1. Entenda a arquitetura central da geração aumentada de recuperação e como ela difere do ajuste fino. 2. Processe e fragmente documentos de texto bruto de forma eficiente para prepará-los para modelos de incorporação. 3. Configurar bancos de dados vetoriais para armazenar, indexar e recuperar dados relevantes. 4. Aplique padrões de engenharia de prompt para guiar modelos de linguagem usando o contexto recuperado. 5. Implementar estratégias básicas de avaliação para medir a relevância de recuperação e qualidade de geração. Você começará com terminologia e conceitos estruturais essenciais antes de passar para padrões de codificação passo a passo para ingestão, armazenamento, recuperação e geração de respostas de documentos. Projetado para desenvolvedores de software, entusiastas de dados e iniciantes técnicos ansiosos para criar aplicativos de IA, este curso não requer experiência prévia em IA além da familiaridade básica com o Python. Comece a ler hoje para criar aplicativos de IA mais inteligentes e conectados a dados.