Sistemi RAG: Progettazione per Agenti AI

I Large Language Models sono potenti, ma la loro conoscenza è spesso limitata ai dati di addestramento. Scopri come i sistemi di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) consentono agli LLM di accedere e utilizzare informazioni esterne e aggiornate, rendendoli molto più versatili e accurati. Questo corso ti guida attraverso i principi fondamentali e l'implementazione pratica dei sistemi RAG, permettendoti di costruire applicazioni intelligenti che combinano la potenza di ragionamento degli LLM con fonti di conoscenza dinamiche ed esterne, inclusa l'integrazione con gli agenti AI. Cosa imparerai: * Comprendere l'architettura e i componenti principali dei sistemi di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG). * Imparare a implementare strategie efficaci di chunking del testo e a generare embedding vettoriali per le basi di conoscenza. * Applicare vari metodi di recupero e tecniche di re-ranking per ottimizzare l'accuratezza delle informazioni. * Progettare e integrare pattern RAG con agenti AI per migliorare il processo decisionale e l'uso degli strumenti. * Esercitarsi a valutare le prestazioni dei sistemi RAG e a identificare le aree di miglioramento. * Configurare e gestire le fonti di conoscenza per applicazioni RAG dinamiche e scalabili. * Padroneggiare le tecniche di prompt engineering specificamente adattate per l'efficacia dei sistemi RAG. Il corso inizia con i concetti fondamentali di RAG, progredendo attraverso passaggi di implementazione pratica, tecniche di ottimizzazione e pattern di integrazione avanzati con gli agenti AI, culminando in strategie per la valutazione e il perfezionamento continui. Questo corso è progettato per principianti con un interesse per l'AI e i Large Language Models. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con i sistemi RAG o gli agenti AI. Inizia oggi stesso a costruire applicazioni AI più intelligenti e consapevoli della conoscenza.