Sistemas de geração aumentada de recuperação de edifícios (RAG)

Os modelos de linguagem padrão geralmente lutam com informações desatualizadas ou não têm acesso a dados proprietários. A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) resolve isso conectando a IA generativa a bases de conhecimento externas confiáveis. Este curso baseado em texto orienta você através dos principais conceitos e fluxos de trabalho práticos dos sistemas RAG. Você aprenderá a preparar dados de texto, gerar incorporações de vetores, armazená-los em bancos de dados vetoriais e recuperar o contexto mais relevante para produzir respostas de IA precisas e livres de alucinações. O que você aprenderá: - Entenda a arquitetura fundamental dos sistemas RAG e como a recuperação melhora a precisão do LLM - Documentos de texto de bloco e pré-processo para otimizar o desempenho da pesquisa semântica - Gere incorporações de vetores de alta qualidade usando modelos de incorporação modernos - Configure bancos de dados vetoriais para armazenar, indexar e consultar dados de alta dimensão - Avalie e otimize o desempenho do RAG usando métricas básicas de recuperação e padrões de avaliação modernos. O curso começa com conceitos fundamentais de pesquisa semântica e espaço vetorial antes de passar para implementações escritas passo a passo de ingestão de documentos, indexação e pipelines de geração. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, entusiastas de dados e iniciantes em IA que desejam criar aplicativos práticos de IA, sem experiência prévia em bancos de dados vetoriais necessários além da familiaridade básica com o Python. Comece a ler hoje para criar sistemas de IA mais inteligentes e baseados em dados.