Budowanie produkcyjnego systemu RAG: od prototypu do wdrożenia

Opracowywanie skutecznych aplikacji z dużymi modelami językowymi wymaga ugruntowania ich w wiedzy specyficznej dla domeny.Pobieranie-Augmented Generation (RAG) jest ostatecznym wzorcem do tworzenia dokładnych, świadomych kontekstu i aktualnych LLM. Po ukończeniu tego kursu przejdziesz poza prostą inżynierię szybkiego reagowania, aby zbudować skalowalne, przetestowane aplikacje AI, które zapewniają dokładne, świadome kontekstu odpowiedzi poprzez skuteczną integrację zewnętrznych źródeł danych.Poznasz cały rurociąg niezbędny do przeniesienia koncepcji RAG z podstawowego skryptu do w pełni wdrożonej usługi produkcyjnej. Czego się nauczysz: * Zrozum podstawową architekturę systemów Retrieval-Augmented Generation (RAG) i dlaczego są one niezbędne dla przedsiębiorstwa AI. * Skonfiguruj skuteczne strategie indeksowania i pobierania danych przy użyciu nowoczesnych baz danych wektorowych i technik osadzania. * Zbuduj solidny backend API dla systemu RAG przy użyciu wysokiej wydajności ram FastAPI. * Ćwicz pisanie testów jednostkowych i wdrażanie wskaźników oceny specyficznych dla RAG w celu zapewnienia jakości. * Zastosuj nowoczesne podstawy konteneryzacji i wdrażania, aby przenieść prototyp RAG do środowiska produkcyjnego. Kurs zaczyna się od podstawowych koncepcji LLM i osadzania wektorów, a następnie krok po kroku prowadzi przez budowę potoku pobierania danych, tworzenie warstwy API i finalizowanie aplikacji do wdrożenia. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących i średnio zaawansowanych programistów i analityków danych, którzy znają podstawowe programowanie Pythona i chcą specjalizować się w produkcyjnych systemach AI.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z wektorowymi bazami danych lub narzędziami wdrażania. Zacznij tworzyć inteligentne aplikacje nowej generacji już dziś.