Системы поиска и дополненного генерирования (RAG)

Большие языковые модели обладают большими возможностями, но им часто не хватает доступа к вашим конкретным, частным или текущим данным. RAG решает эту проблему, подключая эти модели к внешним базам знаний для получения точных, обоснованных ответов. В этом курсе вы пройдете путь от понимания основных языковых моделей до разработки и реализации собственных систем RAG. Вы приобретете навыки запроса векторных баз данных, введения соответствующего контекста в подсказки и оценки точности выходных данных вашей системы. Что вы узнаете: - Понять основные понятия RAG, языковых моделей и вложений векторов. - Настроить векторные базы данных для эффективного хранения, индексации и поиска семанических данных. - применять оперативные методы инженерного обеспечения к реакции наземной модели в извлекаемом контексте. - Создание сквозных конвейеров RAG, которые соединяют внешние документы с моделями генерации текста. - Оценка эффективности системы RAG с использованием современных метрик для обеспечения точности и снижения галлюцинаций. Этот текстовый курс начинается с основной терминологии и фундаментальной архитектуры, а затем вы пройдете пошаговую реализацию кода и практические шаблоны проектирования. Вы будете читать четкие объяснения, анализировать структурированные фрагменты кода и выполнять письменные упражнения, чтобы укрепить свое понимание. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов данных и новичков ИИ, которые хотят создавать контекстно-ориентированные приложения. Не требуется предыдущий опыт работы с векторными базами данных или генеративным ИИ. Начните читать сегодня, чтобы создавать более умные, основанные на данных приложения ИИ.