Costruire un Chatbot RAG con Python, LangChain e pgvector

Vuoi creare applicazioni AI che comprendano realmente i tuoi dati specifici? La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è lo standard moderno per la creazione di chatbot che vanno oltre i dati di addestramento generici per fornire risposte accurate e consapevoli del contesto. Questo corso ti insegna come progettare e implementare una pipeline RAG pratica utilizzando Python, LangChain e pgvector. Imparerai come preparare documenti di testo, generare embedding semantici, memorizzarli in un database vettoriale e collegare un Large Language Model (LLM) per recuperare risposte altamente pertinenti e specifiche per il dominio. Cosa imparerai: • Comprendere l'architettura fondamentale e la terminologia della Retrieval-Augmented Generation. • Elaborare e suddividere (chunk) i dati testuali personalizzati per una generazione di embedding e un recupero ottimali. • Configurare pgvector per memorizzare e cercare rappresentazioni vettoriali in modo efficiente. • Costruire workflow AI modulari e scalabili utilizzando il framework LangChain. • Applicare le basi del moderno prompt engineering per ridurre le allucinazioni e migliorare l'accuratezza. • Implementare pattern di recupero che collegano la tua base di conoscenza direttamente a un LLM. Il corso inizia con i concetti fondamentali della ricerca vettoriale e degli embedding prima di guidarti attraverso esercizi pratici di programmazione basati su testo. Passo dopo passo, leggerai le spiegazioni e scriverai codice per costruire un sistema RAG completo, dall'ingestione iniziale dei dati alla pipeline conversazionale finale. Progettato per sviluppatori backend, appassionati di dati e programmatori Python che sono principianti nell'ingegneria dell'AI e vogliono padroneggiare i chatbot personalizzati senza una precedente esperienza nel machine learning. Inizia a costruire assistenti AI intelligenti e basati sui dati oggi stesso.