Pembangunan Sistem RAG Produksi: Dari Prototipe ke Peluncuran

Pengembangan aplikasi yang efektif dengan model bahasa besar memerlukan pengetahuan khusus domain. Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah pola yang tepat untuk membuat LLM yang akurat, sadar konteks, dan up-to-date. Setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan beralih dari rekayasa prompt sederhana untuk membangun aplikasi AI yang dapat disesuaikan dan diuji yang memberikan respons yang akurat dan sadar konteks dengan mengintegrasikan sumber data eksternal secara efektif. Apa yang akan kau pelajari: * Mengerti arsitektur inti sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan mengapa hal tersebut penting untuk AI perusahaan. * Konfigurasi efektif data indeksasi dan strategi pencarian menggunakan database vektor modern dan teknik embedding. * Bangun API backend yang kuat untuk sistem RAG Anda menggunakan kerangka kerja FastAPI berperforma tinggi. * Praktik menulis unit tes dan menerapkan RAG-spesifik metrik evaluasi untuk jaminan kualitas. * Terapkan kontenerisasi modern dan dasar-dasar deployment untuk memindahkan prototipe RAG Anda ke lingkungan produksi. Kursus ini dimulai dengan konsep dasar LLM dan embedding vektor, lalu memandu Anda langkah demi langkah melalui pembangunan pipa ingestion data, menciptakan lapisan API, dan menyelesaikan aplikasi untuk peluncuran. Kursus ini dirancang untuk pemula hingga pengembang tingkat menengah dan analis data yang akrab dengan pemrograman Python dasar dan ingin berspesialisasi dalam sistem AI produksi. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan basis data vektor atau alat deployment. Mulai membangun generasi berikutnya dari aplikasi cerdas hari ini.