RAG Data Strategy e Fondamenti di Recupero

Retrieval Augmented Generation (RAG) offre una soluzione potente per far sì che i modelli di IA forniscano informazioni accurate e aggiornate senza allucinazioni. Questo corso ti guida attraverso le strategie di dati essenziali e i principi di progettazione della pipeline per la costruzione di sistemi RAG robusti, consentendo alle tue applicazioni AI di accedere e sfruttare efficacemente le conoscenze esterne. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali di Retrieval Augmented Generation (RAG) e dei suoi componenti * Imparare efficaci strategie di preparazione e smistamento dei dati per diverse fonti di conoscenza * Progettare e implementare pipeline di embedding utilizzando moderni concetti di database vettoriale * Applicare varie tecniche di recupero, inclusi approcci ibridi, per ottimizzare l'accesso alle informazioni * Configurare i modelli di ingegneria di base per integrare il contesto recuperato nelle risposte LLM * Strategie di pratica per il mantenimento e la ricostruzione degli indici RAG per garantire la freschezza dei dati * Valutare le prestazioni dei sistemi RAG utilizzando metriche fondamentali per la pertinenza e il richiamo Il corso inizia con i concetti fondamentali di RAG, progredisce attraverso la preparazione dei dati, la generazione di embedding e i metodi di recupero e si conclude con considerazioni pratiche per la manutenzione e la valutazione.Questo corso è ideale per i principianti in AI, data science o sviluppo software che vogliono comprendere e implementare i sistemi RAG. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con RAG o concetti avanzati di IA.Inizia a creare applicazioni AI intelligenti e consapevoli della conoscenza oggi padroneggiando i fondamenti di RAG.