Membina Sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Model bahasa besar adalah berkuasa, tetapi ia sering kekurangan akses kepada data spesifik, peribadi, atau masa nyata anda. Retrieval-Augmented Generation (RAG) menyelesaikan ini dengan menghubungkan model-model ini kepada pangkalan pengetahuan luaran untuk menghasilkan jawapan yang tepat dan berasaskan. Dalam kursus ini, anda akan beralih daripada memahami model bahasa asas kepada mereka bentuk dan melaksanakan sistem RAG anda sendiri. Anda akan memperoleh kemahiran untuk menyoal pangkalan data vektor, menyuntik konteks yang relevan ke dalam gesaan, dan menilai ketepatan output sistem anda. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami konsep asas RAG, model bahasa, dan penyematan vektor. - Mengkonfigurasi pangkalan data vektor untuk menyimpan, mengindeks, dan mendapatkan semula data semantik dengan cekap. - Mengaplikasikan teknik kejuruteraan gesaan untuk mendasarkan respons model pada konteks yang diperoleh. - Membina saluran RAG hujung ke hujung yang menghubungkan dokumen luaran kepada model penjanaan teks. - Menilai prestasi sistem RAG menggunakan metrik moden untuk memastikan ketepatan dan mengurangkan halusinasi. Teks kursus ini bermula dengan istilah penting dan seni bina asas sebelum membimbing anda melalui pelaksanaan kod langkah demi langkah dan corak reka bentuk praktikal. Anda akan membaca penjelasan yang jelas, menganalisis potongan kod berstruktur, dan melengkapkan latihan bertulis untuk mengukuhkan pemahaman anda. Kursus ini direka untuk pembangun perisian, peminat data, dan pemula AI yang ingin membina aplikasi sedar konteks. Tiada pengalaman terdahulu dengan pangkalan data vektor atau AI generatif diperlukan. Mulai membaca hari ini untuk membina aplikasi AI yang lebih pintar dan dipacu data.