Sistem Bangunan Pencarian-Peningkatan Generasi (RAG)

Model bahasa besar sangat ampuh, namun mereka sering kali tidak mempunyai akses terhadap data Anda yang spesifik, pribadi, atau real-time. Retrieval-Augmented Generation (RAG) menyelesaikan hal ini dengan menghubungkan model-model ini dengan basis pengetahuan eksternal untuk menghasilkan jawaban yang akurat dan berbasis. Dalam kursus ini, Anda akan berpindah dari memahami model bahasa dasar ke merancang dan mengimplementasikan sistem RAG Anda sendiri. Anda akan memperoleh keterampilan untuk menanyakan database vektor, memasukkan konteks yang relevan ke prompt, dan mengevaluasi akurasi keluaran sistem Anda. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti konsep dasar RAG, model bahasa, dan vektor embeddings. - Konfigurasi database vektor untuk menyimpan, mengindeks, dan mengambil data semantik secara efisien. - Terapkan teknik rekayasa cepat untuk tanggapan model tanah dalam konteks yang diperoleh. - Membangun pipa RAG end-to-end yang menghubungkan dokumen eksternal ke model-generasi teks. - Evaluasi kinerja sistem RAG menggunakan metrik modern untuk memastikan akurasi dan mengurangi halusinasi. Kursus berbasis teks ini dimulai dengan terminologi dasar dan arsitektur dasar sebelum memandu Anda melalui implementasi kode langkah demi langkah dan pola desain praktis. Anda akan membaca penjelasan yang jelas, menganalisis potongan kode yang terstruktur, dan menyelesaikan latihan tertulis untuk memperkuat pemahaman Anda. Kursus ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak, penggemar data, dan pemula AI yang ingin membangun aplikasi yang sadar konteks. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan basis data vektor atau AI generatif. Mulailah membaca hari ini untuk membangun aplikasi AI yang lebih cerdas dan berbasis data.