Budowanie generatywnych aplikacji AI z RAG i LLM

Ten kurs tekstowy wypełnia tę lukę, ucząc Cię, jak projektować, budować i optymalizować gotowe do produkcji systemy AI od podstaw.Ten kurs tekstowo-graficzny pozwala Ci zaprojektować, zbudować i zoptymalizovať gotowe systemy sztucznej inteligencji od podstaw, aby uzyskać pełną kontrolę nad ich rozwojem. Będziesz rozwijać się od zrozumienia podstawowych koncepcji dużego modelu językowego (LLM) do wdrażania zaawansowanych wzorców, takich jak Retrieval-Augmented Generation (RAG). Studiując jasne pisemne wyjaśnienia i analizując praktyczne przykłady kodu, zdobędziesz umiejętności potrzebne do łączenia modeli AI z niestandardowymi źródłami danych, kontrolowania wyjść modelu i monitorowania wydajności systemu. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje AI, kryteria wyboru modelu i strategie szacowania kosztów. - Opanuj niezawodne techniki szybkiej inżynierii i wymuszaj uporządkowane dane wyjściowe za pomocą Pydantic. - Buduj kompleksowe systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG) przy użyciu wektorowych baz danych. - Zastosuj techniki parametrycznego dostrajania parametrów (PEFT), aby dostosować modele do określonych zadań. - Skonfiguruj narzędzia do obserwacji i śledzenia aplikacji, aby debugować i optymalizować wydajność AI. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i podstawowych koncepcji AI, a następnie prowadzi przez uporządkowane ćwiczenia pisemne dotyczące szybkiego projektowania, integracji baz danych i monitorowania systemu. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów i entuzjastów technologii, którzy są nowicjuszami w rozwoju AI i chcą budować praktyczne umiejętności bez potrzeby wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym. Zacznij czytać już dziś, aby rozpocząć tworzenie własnych inteligentnych aplikacji opartych na danych.