Foundations of Retrieval-Augmented Generation (RAG) (bằng tiếng Anh).

Mô hình ngôn ngữ lớn rất mạnh, nhưng chúng thường bị ảnh hưởng bởi kiến thức lỗi thời và ảo giác. Retrieval-Augmented Generation (RAG) giải quyết vấn đề này bằng cách gắn các mô hình AI vào các nguồn dữ liệu xác minh của bạn. Trong khóa học dựa trên văn bản này, bạn sẽ học cách thiết kế và hiểu kiến trúc RAG từ đầu, nối kết khoảng cách giữa các mô hình sinh sản tĩnh và hệ thống thông tin thời gian thực động. Bạn sẽ học được: • Hiểu cơ chế cốt lõi của Large Language Models và tại sao các hệ thống tăng cường truy xuất là cần thiết. • Tìm hiểu các nền tảng của việc tiêu hóa tài liệu, phân đoạn văn bản và tạo nhúng. • Học cách cơ sở dữ liệu vector lưu trữ và lấy thông tin ngữ nghĩa hiệu quả. • Ứng dụng kỹ thuật kỹ sư nhanh chóng để tổng hợp dữ liệu thu thập thành câu trả lời rõ ràng, mạch lạc. • Phân tích các mô hình RAG hiện đại, bao gồm tìm kiếm ngữ nghĩa, xếp hạng lại và đánh giá hệ thống cơ bản. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá thuật ngữ nền tảng và kiến trúc cơ bản của AI sinh sản, tiến triển qua các giải thích viết và đoạn mã bao phủ các nội dung văn bản và chiến lược tích hợp. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, người đam mê dữ liệu và người mới bắt đầu AI muốn hiểu cách các hệ thống tìm kiếm và tạo hiện đại hoạt động. Không cần kinh nghiệm trước với cơ sở dữ liệu vector. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để mở khóa tiềm năng của AI nhận thức ngữ cảnh.