Costruire un sistema RAG di produzione: dal prototipo alla distribuzione

Retrieval-Augmented Generation (RAG) è il modello definitivo per rendere gli LLM accurati, consapevoli del contesto e aggiornati. Al termine di questo corso, potrai andare oltre la semplice ingegneria rapida per creare applicazioni AI scalabili e testate che forniscono risposte accurate e contestuali integrando efficacemente le fonti di dati esterne.Impara l'intera pipeline necessaria per prendere un concetto RAG da uno script di base a un servizio di produzione completamente distribuito. Cosa imparerai: * Comprendere l'architettura di base dei sistemi di generazione aumentata di recupero (RAG) e perché sono essenziali per l'IA aziendale. * Configurare efficaci strategie di indicizzazione e recupero dei dati utilizzando moderni database vettoriali e tecniche di incorporamento. * Costruire una robusta API backend per il sistema RAG utilizzando il quadro ad alte prestazioni FastAPI. * Praticare la scrittura di test unitari e l'implementazione di metriche di valutazione specifiche per RAG per la garanzia della qualità. * Applicare i moderni principi di containerizzazione e distribuzione per spostare il prototipo RAG in un ambiente di produzione. Il corso inizia con i concetti fondamentali di LLM e embedding vettoriali, quindi ti guida passo dopo passo attraverso la costruzione della pipeline di ingestione dei dati, la creazione del livello API e la finalizzazione dell'applicazione per la distribuzione. Questo corso è progettato per sviluppatori principianti e intermedi e analisti di dati che hanno familiarità con la programmazione Python di base e desiderano specializzarsi in sistemi AI di produzione.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con database vettoriali o strumenti di distribuzione. Inizia oggi stesso a creare la prossima generazione di applicazioni intelligenti.