Создание производственной системы RAG: от прототипа до развертывания

Разработка эффективных приложений с большими языковыми моделями требует их закрепления в знаниях, специфичных для данной области. Поиск-дополненное поколение (RAG) является окончательной моделью для создания точных, контекстно-ориентированных и современных LLM. По завершении этого курса вы перейдете от простого проектирования к созданию масштабируемых, проверенных приложений ИИ, которые обеспечивают точные, контекстно-ориентированные ответы путем эффективной интеграции внешних источников данных. Вы узнаете весь конвейер, необходимый для того, чтобы концепция RAG от базового сценария до полностью развернутой производственной службы. Что вы узнаете: * Понять основную архитектуру систем поиска-дополненного поколения (RAG) и почему они необходимы для ИИ предприятия. * Конфигурировать эффективные стратегии индексации и поиска данных с использованием современных векторных баз данных и методов встраивания. * Создание надежного бэк-энд API для вашей системы RAG с использованием высокопроизводительной FastAPI рамок. * Практика написания тестов и внедрения показателей оценки для обеспечения качества. * Примените современные основы контейнеризации и развертывания, чтобы переместить прототип RAG в производственную среду. Курс начинается с основных понятий LLM и векторных вложений, затем пошагово описывает построение конвейера поглощения данных, создание API-уровня и завершение приложения для развертывания. Этот курс предназначен для начинающих и промежуточных разработчиков и аналитиков данных, которые знакомы с основными программами Python и хотят специализироваться на производственных системах ИИ. Не требуется предыдущий опыт работы с векторными базами данных или инструментами развертывания. Начните создавать интеллектуальные приложения следующего поколения уже сегодня.