Tworzenie aplikacji generatywnych AI z RAG i wektorowych baz danych

Standardowe modele językowe o dużej skali często nie mają dostępu do danych prywatnych lub danych w czasie rzeczywistym, co ogranicza ich przydatność do konkretnych potrzeb biznesowych.Łącząc generatywną sztuczną inteligencję z funkcją Retrieval-Augmented Generation (RAG), możesz uziemić LLM we własnych niestandardowych danych, aby uzyskać dokładne, świadome kontekstu odpowiedzi. Ten kurs poprowadzi Cię przez proces projektowania i wdrażania architektur RAG od podstaw.Dowiesz się, jak przygotować swoje dane, przechowywać je w wektorowych bazach danych, pobierać odpowiednie informacje i wprowadzać je do modeli generatywnych, aby budować inteligentniejsze aplikacje. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia generatywnej sztucznej inteligencji, osadzania i generowania zwiększonego pobierania. - Konfiguruj i zapytaj bazy danych wektorowych, aby wydajnie przechowywać i pobierać dane wielowymiarowe. - Zastosuj szybkie techniki inżynierskie, aby zoptymalizować sposób, w jaki modele językowe wykorzystują pobrany kontekst. - Twórz czyste, modułowe rurociągi RAG przy użyciu nowoczesnych konwencji Pythona i wzorców ramowych. - Wdrażaj techniki oceny w celu zmierzenia dokładności i trafności odpowiedzi systemu. Zaczynając od podstawowej terminologii i podstawowych pojęć AI, kurs przechodzi w praktyczne, krok po kroku napisane przewodniki i fragmenty kodu.Zbadasz pobieranie danych, indeksowanie wektorów i orkiestrację potoku, aby złożyć w pełni funkcjonalny system RAG. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów AI, inżynierów oprogramowania i entuzjastów technologii, którzy chcą tworzyć niestandardowe aplikacje AI; nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z generatywną AI lub wektorowymi bazami danych. Zacznij czytać już dziś, aby rozpocząć tworzenie własnych inteligentnych systemów AI opartych na danych.