Budowanie aplikacji RAG przy użyciu Semantic Kernel i MongoDB

Nowoczesne aplikacje AI wymagają ugruntowania dużych modeli językowych na własnych, zastrzeżonych danych, aby zapobiegać halucynacjom i zapewniać wysoce trafne odpowiedzi. Wykorzystanie mocy Retrieval-Augmented Generation jest kluczem do osiągnięcia tego celu. W tym kursie tekstowym dowiesz się, jak projektować i budować solidne potoki RAG przy użyciu Semantic Kernel i MongoDB. Zaczniesz od podstawowych koncepcji osadzeń wektorowych (vector embeddings) i wyszukiwania semantycznego, a następnie przejdziesz do integracji tych komponentów w spójną architekturę aplikacji. Czego się nauczysz: Zrozumiesz podstawową architekturę systemów Retrieval-Augmented Generation; Skonfigurujesz MongoDB jako wysokowydajną bazę danych wektorowych do przechowywania i przeszukiwania osadzeń; Zaimplementujesz zapytania wyszukiwania semantycznego w celu pobierania istotnych danych kontekstowych; Połączysz modele językowe i magazyny danych za pomocą frameworka orkiestracji Semantic Kernel; Zastosujesz nowoczesne techniki inżynierii promptów w swoich przepływach pracy; Przećwiczysz budowanie kompletnego, tekstowego potoku RAG od podstaw. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii dotyczącej osadzeń wektorowych i indeksowania baz danych, a następnie prowadzi przez kolejne etapy implementacji kodu i wzorce integracji. Kurs jest przeznaczony dla programistów backendowych, inżynierów oprogramowania i entuzjastów AI, którzy chcą nauczyć się architektury RAG od podstaw, bez konieczności posiadania wcześniejszego doświadczenia z bazami danych wektorowych. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować potencjał inteligentnych aplikacji opartych na danych.