Costruire sistemi di generazione aumentata dal recupero (RAG)

I modelli linguistici standard spesso faticano con informazioni obsolete o mancano di accesso a dati proprietari. La Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) risolve questo problema connettendo l'AI generativa a basi di conoscenza esterne e affidabili. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali e i flussi di lavoro pratici dei sistemi RAG. Imparerai come preparare i dati testuali, generare embedding vettoriali, memorizzarli in database vettoriali e recuperare il contesto più rilevante per produrre risposte AI precise e prive di allucinazioni. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale dei sistemi RAG e come il recupero migliora l'accuratezza degli LLM - Suddividere e pre-elaborare documenti di testo per ottimizzare le prestazioni della ricerca semantica - Generare embedding vettoriali di alta qualità utilizzando modelli di embedding moderni - Configurare database vettoriali per archiviare, indicizzare e interrogare dati ad alta dimensionalità in modo efficiente - Progettare modelli di prompt efficaci che iniettano il contesto recuperato nelle query del modello linguistico - Valutare e ottimizzare le prestazioni RAG utilizzando metriche di recupero di base e moderni schemi di valutazione. Il corso inizia con concetti fondamentali di ricerca semantica e spazio vettoriale prima di passare a implementazioni scritte passo-passo di pipeline di ingestione, indicizzazione e generazione di documenti. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, appassionati di dati e principianti dell'AI che desiderano costruire applicazioni AI pratiche, senza alcuna esperienza precedente nei database vettoriali richiesta oltre a una conoscenza di base di Python. Inizia a leggere oggi per costruire sistemi AI più intelligenti e basati sui dati.