Giới thiệu về RAG cho Codebase và Tài liệu

Việc điều hướng các codebase lớn và tài liệu kỹ thuật sâu rộng có thể tốn nhiều thời gian. Retrieval-Augmented Generation (RAG) cung cấp một giải pháp mạnh mẽ bằng cách cho phép bạn truy vấn các kho lưu trữ của mình và trích xuất các câu trả lời chính xác, phù hợp với ngữ cảnh. Khóa học này hướng dẫn bạn qua các khái niệm nền tảng của việc xây dựng các hệ thống RAG được thiết kế riêng cho các môi trường kỹ thuật. Bằng cách đọc qua các ví dụ Python thực tế và các giải thích rõ ràng, bạn sẽ học cách xử lý mã nguồn, tạo embeddings và tận dụng vector databases để truy xuất ngữ cảnh liên quan cho các mô hình ngôn ngữ. What you will learn: - Hiểu kiến trúc và thuật ngữ cơ bản của Retrieval-Augmented Generation. - Xử lý và chia nhỏ (chunk) các tệp mã và tài liệu markdown để embedding tối ưu. - Cấu hình vector databases để lưu trữ và thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa trên nội dung kỹ thuật. - Áp dụng các kỹ thuật prompt engineering cơ bản để cải thiện việc truy xuất ngữ cảnh và độ chính xác của phản hồi. - Xây dựng một pipeline truy vấn dựa trên văn bản kết nối các tập lệnh Python, các bộ truy xuất tìm kiếm và các mô hình ngôn ngữ. - Thực hành truy xuất các đoạn mã liên quan thông qua các bài tập viết có cấu trúc. Chương trình học bắt đầu với các thuật ngữ AI thiết yếu và các định nghĩa nền tảng trước khi chuyển sang triển khai thực tế. Bạn sẽ đi theo một tiến trình logic từ việc nạp dữ liệu cơ bản đến việc xây dựng một quy trình tìm kiếm ngữ nghĩa hoàn chỉnh. Được thiết kế cho người mới bắt đầu và các nhà phát triển có kiến thức Python cơ bản, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm về machine learning trước đó. Hãy bắt đầu xây dựng các công cụ tìm kiếm thông minh cho các dự án kỹ thuật của bạn ngay hôm nay.