Sistem Bangunan Pencarian-Peningkatan Generasi (RAG)

Model bahasa standar sering berjuang dengan informasi yang usang atau kurangnya akses ke data yang dimiliki. Retrieval-Augmented Generation (RAG) menyelesaikan hal ini dengan menghubungkan AI generatif dengan basis pengetahuan eksternal yang dapat diandalkan. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui konsep inti dan aliran kerja praktis sistem RAG. Anda akan belajar bagaimana mempersiapkan data teks, menghasilkan vektor yang tertanam, menyimpannya dalam basis data vektor, dan mengambil konteks yang paling relevan untuk menghasilkan respons AI yang akurat dan bebas halusinasi. Apa yang akan Anda pelajari: - Mengerti arsitektur dasar sistem RAG dan bagaimana pencarian meningkatkan akurasi LLM - Chunk dan pra-proses dokumen teks untuk mengoptimalkan kinerja pencarian semantik - Memproduksi vektor berkualitas tinggi menggunakan model embedding modern - Konfigurasi basis data vektor untuk menyimpan, mengindeks, dan query data dimensi tinggi Efisien - Desain template prompt efektif yang menyuntikkan konteks yang diperoleh ke dalam query model bahasa - Evaluasi dan mengoptimalkan kinerja RAG menggunakan metrik pencarian dasar dan pola evaluasi modern. Kursus ini dimulai dengan konsep dasar pencarian semantik dan ruang vektor sebelum beralih ke implementasi tertulis langkah demi langkah dari pengambilan dokumen, indeksasi, dan pipa generasi. Kursus ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak, penggemar data, dan pemula AI yang ingin membangun aplikasi AI praktis, tanpa pengalaman sebelumnya dalam basis data vektor yang diperlukan di luar keakraban Python dasar. Mulai membaca hari ini untuk membangun sistem AI yang lebih cerdas dan berbasis data.