Geração de Recuperação Aumentada (RAG) Fundamentos e Aplicações Práticas

Modelos de linguagem grandes geralmente não possuem conhecimento específico, oportuno ou proprietário.Este curso ensina como preencher essa lacuna usando técnicas de geração aumentada de recuperação (RAG). Até o final deste curso, você entenderá a arquitetura dos sistemas RAG modernos e possuirá as habilidades práticas para criar, testar e implantar seus próprios aplicativos de IA orientados a dados usando ferramentas padrão do setor como LangChain e Streamlit. O que você vai aprender: * Entenda os componentes principais do RAG, incluindo indexação, recuperação de documentos e geração de respostas. * Pratique estratégias eficazes de segmentação de dados e técnicas de incorporação para bases de conhecimento especializadas. * Implementar fluxos de trabalho RAG usando a estrutura de orquestração LangChain para conectar componentes perfeitamente. * Configurar modelos de prompt para garantir a relevância do contexto e as instruções seguintes para saídas precisas. * Construir interfaces de usuário para seus aplicativos RAG usando o quadro Streamlit. * Aplicar métodos básicos de avaliação para avaliar a relevância e fidelidade das respostas geradas. O material começa definindo a terminologia RAG e os conceitos fundamentais, depois faz a transição para exercícios práticos focados na configuração de pipelines de dados, integrando modelos de linguagem grandes e desenvolvendo front-ends interativos. Este curso é projetado para iniciantes que têm conhecimento básico de Python e querem entrar no campo da IA aplicada.Não é necessária experiência prévia com a implantação do LangChain, Streamlit ou LLM. Comece a dominar as habilidades práticas necessárias para criar a próxima geração de ferramentas de IA com reconhecimento de conhecimento.