Costruire sistemi di generazione aumentata dal recupero (RAG)

I modelli linguistici di grandi dimensioni sono potenti, ma spesso non hanno accesso ai tuoi dati specifici, privati o in tempo reale. La generazione aumentata dal recupero (RAG) risolve questo problema collegando questi modelli a basi di conoscenza esterne per produrre risposte accurate e fondate. In questo corso, passerai dalla comprensione dei modelli linguistici di base alla progettazione e implementazione dei tuoi sistemi RAG. Acquisirai le competenze per interrogare database vettoriali, iniettare contesto rilevante nei prompt e valutare l'accuratezza degli output del tuo sistema. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di RAG, modelli linguistici e incorporamenti vettoriali. - Configurare database vettoriali per archiviare, indicizzare e recuperare dati semantici in modo efficiente. - Applicare tecniche di prompt engineering per fondare le risposte del modello nel contesto recuperato. - Costruire pipeline RAG end-to-end che collegano documenti esterni a modelli di generazione di testo. - Valutare le prestazioni del sistema RAG utilizzando metriche moderne per garantire l'accuratezza e ridurre le allucinazioni. Questo corso basato su testo inizia con la terminologia essenziale e l'architettura fondamentale prima di guidarti attraverso implementazioni di codice passo-passo e modelli di progettazione pratici. Leggerai spiegazioni chiare, analizzerai frammenti di codice strutturati e completerai esercizi scritti per consolidare la tua comprensione. Questo corso è progettato per sviluppatori software, appassionati di dati e principianti dell'AI che desiderano costruire applicazioni consapevoli del contesto. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con database vettoriali o AI generativa. Inizia a leggere oggi per costruire applicazioni AI più intelligenti e basate sui dati.