Membangun Aplikasi AI Generatif dengan RAG dan Database Vektor

Model bahasa besar standar sering kali tidak mempunyai akses terhadap data pribadi atau real-time, sehingga membatasi manfaatnya untuk kebutuhan bisnis tertentu. Dengan menggabungkan AI generatif dengan Retrieval-Augmented Generation (RAG), Anda dapat menggunakan LLM pada data yang Anda buat sendiri untuk memberikan jawaban yang akurat dan sadar konteks. Kursus ini memandu Anda melalui proses merancang dan mengimplementasikan arsitektur RAG dari awal. Anda akan belajar bagaimana mempersiapkan data Anda, menyimpannya dalam database vektor, mengambil informasi yang relevan, dan memasukkan ke dalam model generatif untuk membangun aplikasi yang lebih cerdas. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti konsep dasar Generative AI, embeddings, dan retrieval-augmented generation. - Konfigurasi dan query database vektor untuk menyimpan dan mengambil data dimensi tinggi secara efisien. - Terapkan teknik rekayasa prompt untuk mengoptimalkan bagaimana model bahasa menggunakan konteks yang diperoleh. - Bangun pipa RAG yang bersih dan modular menggunakan konvensi Python modern dan pola kerangka kerja. - Implementasi teknik evaluasi untuk mengukur akurasi dan relevansi dari sistem Anda respon. Mulai dari terminologi dasar dan konsep inti AI, kursus ini berubah menjadi panduan tertulis dan potongan kode yang praktis dan bertahap. Anda akan mempelajari pengambilan data, indeksasi vektor, dan orkestrasi pipa untuk menyusun sistem RAG yang berfungsi sepenuhnya. Kursus ini dirancang untuk pengembang AI bercita-cita, insinyur perangkat lunak, dan penggemar teknologi yang ingin membangun aplikasi AI yang disesuaikan; tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan AI generatif atau basis data vektor. Mulailah membaca hari ini untuk mulai membangun sistem AI cerdas, berbasis data Anda sendiri.