Создание RAG-приложений с использованием Semantic Kernel и MongoDB

Современные AI-приложения требуют привязки больших языковых моделей к вашим собственным проприетарным данным, чтобы предотвратить галлюцинации и предоставлять максимально релевантные ответы. Использование возможностей Retrieval-Augmented Generation — ключ к достижению этой цели. В этом текстовом курсе вы узнаете, как проектировать и создавать надежные RAG-конвейеры с помощью Semantic Kernel и MongoDB. Вы начнете с основных концепций векторных эмбеддингов и семантического поиска, а затем перейдете к интеграции этих компонентов в единую архитектуру приложения. Чему вы научитесь: Понимать фундаментальную архитектуру систем Retrieval-Augmented Generation; Настраивать MongoDB в качестве высокопроизводительной векторной базы данных для хранения и запроса эмбеддингов; Реализовывать запросы семантического поиска для извлечения релевантных контекстных данных; Соединять языковые модели и хранилища данных с помощью фреймворка оркестрации Semantic Kernel; Применять современные методы промпт-инжиниринга в своих рабочих процессах оркестрации; Практиковаться в создании полноценного текстового RAG-конвейера с нуля. Курс начинается с базовой терминологии, касающейся векторных эмбеддингов и индексации баз данных, а затем переходит к пошаговой реализации кода и шаблонам интеграции. Этот курс предназначен для бэкенд-разработчиков, инженеров-программистов и энтузиастов AI, которые хотят изучить архитектуру RAG с нуля, при этом предварительный опыт работы с векторными базами данных не требуется. Начните чтение сегодня, чтобы раскрыть потенциал интеллектуальных приложений, основанных на данных.