Costruire agenti AI RAG: dal concetto alla distribuzione

Scopri come potenziare i Large Language Models (LLM) con conoscenze aggiornate e specifiche, superando limitazioni comuni come allucinazioni e informazioni obsolete. Questo corso ti guiderà attraverso il processo di sviluppo di robusti agenti AI che sfruttano la Retrieval Augmented Generation (RAG), permettendoti di creare sistemi intelligenti che forniscono risposte accurate e contestualmente pertinenti. Imparerai a: * Comprendere i principi fondamentali e l'architettura della Retrieval Augmented Generation (RAG). * Selezionare e integrare database vettoriali per un recupero efficiente delle conoscenze nelle pipeline RAG. * Costruire pipeline RAG pratiche per migliorare le risposte dei Large Language Model (LLM) con dati esterni. * Applicare tecniche fondamentali di prompt engineering per ottimizzare le prestazioni degli agenti RAG. * Progettare e implementare agenti AI di base capaci di rispondere a domande basate su informazioni recuperate. * Esercitarti a valutare gli output del sistema RAG per pertinenza e accuratezza. Il corso inizia con i concetti fondamentali di RAG e progredisce attraverso passaggi di implementazione pratici, coprendo la preparazione dei dati, i meccanismi di recupero e le strategie di generazione, culminando nella costruzione e nel test del tuo primo agente AI. Questo corso è progettato per principianti assoluti senza esperienza precedente in RAG o nello sviluppo di agenti AI, fornendo un percorso chiaro per comprendere e applicare queste potenti tecniche. Inizia oggi stesso a costruire applicazioni AI intelligenti e potenziate dalla conoscenza.