Xây dựng các ứng dụng AI sinh sản với RAG và LLMs

Các nhà phát triển tham vọng thường phải vật lộn để vượt qua các yêu cầu chatbot cơ bản để xây dựng các ứng dụng AI thực sự đáng tin cậy, kết nối dữ liệu. Bạn sẽ tiến triển từ việc hiểu các khái niệm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cốt lõi đến việc thực hiện các mô hình tiên tiến như Retrieval-Augmented Generation (RAG). Bằng cách nghiên cứu các giải thích rõ ràng và phân tích các ví dụ mã thực tế, bạn sẽ có được các kỹ năng cần thiết để kết nối các mô hình AI với nguồn dữ liệu tùy chỉnh, kiểm soát các kết quả mô hình và giám sát hiệu suất hệ thống. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm AI sinh học cơ bản, tiêu chí lựa chọn mô hình và chiến lược ước tính chi phí. - Học kỹ thuật kỹ sư nhanh chóng và áp dụng kết quả dữ liệu cấu trúc bằng Pydantic. - Xây dựng hệ thống truy xuất-tăng cường (RAG) từ đầu đến cuối sử dụng cơ sở dữ liệu vectơ. - Apply Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) kỹ thuật để thích nghi với các mô hình cho các nhiệm vụ cụ thể. - Cấu hình khả năng quan sát ứng dụng và công cụ truy xuất để gỡ lỗi và tối ưu hóa hiệu suất AI. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm AI cơ bản trước khi hướng dẫn bạn qua các bài tập viết có cấu trúc về thiết kế nhanh, tích hợp cơ sở dữ liệu và giám sát hệ thống. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm và những người đam mê công nghệ mới phát triển AI và muốn xây dựng kỹ năng thực tế mà không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để bắt đầu xây dựng các ứng dụng thông minh, dựa trên dữ liệu.