การสร้างแอปพลิเคชัน Generative AI ด้วย RAG และ LLM

นักพัฒนาที่มุ่งมั่นมักประสบปัญหาในการก้าวข้ามข้อความแชทบอทพื้นฐานไปสู่การสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่เชื่อมต่อกับข้อมูลและเชื่อถือได้อย่างแท้จริง หลักสูตรที่เน้นข้อความนี้จะเข้ามาเติมเต็มช่องว่างนั้น โดยสอนวิธีออกแบบ สร้าง และปรับปรุงระบบ Generative AI ที่พร้อมใช้งานจริงตั้งแต่เริ่มต้น คุณจะได้เรียนรู้ตั้งแต่การทำความเข้าใจแนวคิดหลักของ large language model (LLM) ไปจนถึงการนำรูปแบบขั้นสูง เช่น Retrieval-Augmented Generation (RAG) มาใช้ ด้วยการศึกษาคำอธิบายที่เป็นลายลักษณ์อักษรที่ชัดเจนและการวิเคราะห์ตัวอย่างโค้ดที่ใช้งานได้จริง คุณจะได้รับทักษะที่จำเป็นในการเชื่อมต่อโมเดล AI กับแหล่งข้อมูลที่กำหนดเอง ควบคุมผลลัพธ์ของโมเดล และติดตามประสิทธิภาพของระบบ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ Generative AI, เกณฑ์การเลือกโมเดล และกลยุทธ์การประมาณต้นทุน - ฝึกฝนเทคนิค prompt engineering ที่เชื่อถือได้ และบังคับใช้ structured data outputs โดยใช้ Pydantic - สร้างระบบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) แบบ end-to-end โดยใช้ vector databases - นำเทคนิค Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) มาใช้เพื่อปรับโมเดลสำหรับงานเฉพาะ - กำหนดค่าเครื่องมือ application observability และ tracing เพื่อดีบักและปรับปรุงประสิทธิภาพ AI หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำศัพท์ที่จำเป็นและแนวคิดพื้นฐานของ AI ก่อนที่จะนำคุณผ่านแบบฝึกหัดที่เป็นลายลักษณ์อักษรเกี่ยวกับ prompt design, database integration และ system monitoring หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์และผู้ที่สนใจด้านเทคโนโลยีซึ่งยังใหม่กับการพัฒนา AI และต้องการสร้างทักษะที่ใช้งานได้จริงโดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ machine learning มาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อเริ่มสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของคุณเอง