Creare applicazioni AI generative con RAG e LLM

Gli sviluppatori aspiranti spesso faticano a superare i prompt di base dei chatbot per costruire applicazioni AI veramente affidabili e connesse ai dati. Questo corso basato su testo colma questa lacuna insegnandoti come progettare, costruire e ottimizzare sistemi AI generativi pronti per la produzione da zero. Progredirai dalla comprensione dei concetti fondamentali dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) all'implementazione di pattern avanzati come la Generazione Aumentata dal Recupero (RAG). Studiando chiare spiegazioni scritte e analizzando esempi di codice pratici, acquisirai le competenze necessarie per connettere i modelli AI a fonti di dati personalizzate, controllare gli output del modello e monitorare le prestazioni del sistema. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'AI generativa, i criteri di selezione del modello e le strategie di stima dei costi. - Padroneggiare tecniche affidabili di prompt engineering e imporre output di dati strutturati utilizzando Pydantic. - Costruire sistemi end-to-end di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) utilizzando database vettoriali. - Applicare tecniche di Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) per adattare i modelli a compiti specifici. - Configurare strumenti di osservabilità e tracciamento delle applicazioni per il debug e l'ottimizzazione delle prestazioni dell'AI. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i concetti fondamentali dell'AI prima di guidarti attraverso esercizi scritti strutturati sulla progettazione dei prompt, l'integrazione di database e il monitoraggio del sistema. Questo corso è progettato per sviluppatori software e appassionati di tecnologia che sono nuovi allo sviluppo AI e desiderano acquisire competenze pratiche senza la necessità di precedenti esperienze di machine learning. Inizia a leggere oggi per iniziare a costruire le tue applicazioni intelligenti e basate sui dati.