Systemy pozyskiwania danych z rozszerzoną generacją (RAG)

Duże modele językowe są potężne, ale często brakuje im dostępu do konkretnych, prywatnych lub bieżących danych.Pozyskiwanie-Augmented Generation (RAG) rozwiązuje ten problem, łącząc te modele z zewnętrznymi bazami wiedzy, aby uzyskać dokładne, uzasadnione odpowiedzi. W tym kursie przejdziesz od zrozumienia podstawowych modeli językowych do projektowania i wdrażania własnych systemów RAG.Zdobędziesz umiejętności zapytania baz wektorowych, wstrzyknąć odpowiedni kontekst do monitów i ocenić dokładność wyjść systemu. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia RAG, modeli językowych i osadzania wektorów. - Skonfiguruj bazy danych wektorowych, aby skutecznie przechowywać, indeksować i pobierać dane semantyczne. - Zastosuj szybkie techniki inżynierskie do odpowiedzi modelu naziemnego w pobranym kontekście. - Buduj kompleksowe rurociągi RAG, które łączą dokumenty zewnętrzne z modelami generowania tekstu. - Oceń wydajność systemu RAG przy użyciu nowoczesnych wskaźników, aby zapewnić dokładność i zmniejszyć halucynacje. Ten kurs tekstowy zaczyna się od podstawowej terminologii i architektury podstawowej, a następnie przeprowadzi Cię krok po kroku przez implementacje kodu i praktyczne wzorce projektowe.Będziesz czytać jasne wyjaśnienia, analizować uporządkowane fragmenty kodu i wykonywać ćwiczenia pisemne, aby utrwalić swoje zrozumienie. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, entuzjastów danych i początkujących w AI, którzy chcą budować aplikacje świadome kontekstu.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z bazami danych wektorowych lub generatywną AI. Zacznij czytać już dziś, aby tworzyć inteligentniejsze aplikacje AI oparte na danych.