Membangun Aplikasi RAG dengan Semantic Kernel dan MongoDB

Aplikasi AI modern memerlukan landasan model bahasa besar dengan data kepemilikan Anda sendiri untuk mencegah halusinasi dan memberikan jawaban yang sangat relevan. Memanfaatkan kekuatan Retrieval-Augmented Generation adalah kunci untuk mencapai hal ini. Dalam kursus berbasis teks ini, Anda akan belajar cara merancang dan membangun pipeline RAG yang tangguh menggunakan Semantic Kernel dan MongoDB. Anda akan mulai dengan konsep inti penyematan vektor (vector embeddings) dan pencarian semantik, lalu berlanjut ke pengintegrasian komponen-komponen ini ke dalam arsitektur aplikasi yang kohesif. Apa yang akan Anda pelajari: Memahami arsitektur dasar sistem Retrieval-Augmented Generation; Mengonfigurasi MongoDB sebagai basis data vektor berkinerja tinggi untuk menyimpan dan menanyakan penyematan; Menerapkan kueri pencarian semantik untuk mengambil data kontekstual yang relevan; Menghubungkan model bahasa dan penyimpanan data menggunakan kerangka kerja orkestrasi Semantic Kernel; Menerapkan teknik rekayasa prompt modern dalam alur kerja orkestrasi Anda; Berlatih membangun pipeline RAG berbasis teks yang lengkap dari awal. Kursus ini dimulai dengan terminologi dasar mengenai penyematan vektor dan pengindeksan basis data sebelum memandu Anda melalui implementasi kode langkah demi langkah dan pola integrasi. Kursus ini dirancang untuk pengembang backend, insinyur perangkat lunak, dan penggemar AI yang ingin mempelajari arsitektur RAG dari dasar, tanpa memerlukan pengalaman sebelumnya dalam basis data vektor. Mulailah membaca hari ini untuk membuka potensi aplikasi cerdas yang berbasis data.