Zawsze traktowałem modele embeddingów jak czarną skrzynkę, a ten kurs naprawdę je odczarował. Nauczyłem się nie tylko korzystać z gotowych modeli, ale też je dostrajać pod własną domenę, co znacząco poprawiło trafność wyszukiwania. Część o ewaluacji embeddingów była dla mnie odkryciem, bo wcześniej nie wiedziałem, jak mierzyć ich jakość. Połączenie tego z RAG pokazało, jak zbudować kompletny system, który faktycznie zwraca sensowne wyniki. Wszystko podane praktycznie, z kodem, który od razu przetestowałem na swoich danych. Semantyczne wyszukiwanie w moim projekcie działa teraz znacznie lepiej. Zdecydowanie polecam.
Fine-Tuning Embeddings i RAG dla Semantic Search
Buduj nowoczesne aplikacje AI, ucząc się trenować, oceniać i przeprowadzać fine-tuning modeli embeddingów, wdrażając jednocześnie techniki Retrieval-Augmented Generation.
-
💬
Instruktor AI
Zadawaj pytania o każdą lekcję i otrzymuj jasną odpowiedź od razu, o każdej porze. -
🕐
Zacznij kiedy chcesz
Bez harmonogramów i terminów — ucz się we własnym tempie, kiedy chcesz. -
🌐
Po polsku
Lekcje, zadania i certyfikat — wszystko w pełni w Twoim języku.
O tym kursie
W miarę jak aplikacje AI stają się coraz bardziej złożone, umiejętność dokładnego wyszukiwania i przetwarzania informacji jest wysoce pożądaną kompetencją. Semantic search w dużej mierze opiera się na wysokiej jakości embeddingach, aby zrozumieć prawdziwe znaczenie i kontekst tekstu.
Ten kurs pisemny poprowadzi Cię przez fundamentalne koncepcje modeli embeddingów, pokazując, jak dostosować je do Twoich konkretnych danych. Przeanalizujesz cały proces poprawy dokładności wyszukiwania, od podstawowej reprezentacji tekstu po nowoczesne potoki Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Czego się nauczysz:
- Zrozumiesz fundamentalną mechanikę embeddingów tekstu i reprezentacji wektorowych.
- Poznasz techniki fine-tuning wstępnie wytrenowanych modeli embeddingów na niestandardowych zestawach danych.
- Zastosujesz wzorce Retrieval-Augmented Generation (RAG) do budowy narzędzi AI świadomych kontekstu.
- Ocenisz wydajność modeli przy użyciu standardowych metryk podobieństwa semantycznego.
- Przećwiczysz integrację nowoczesnych baz danych wektorowych w celu wydajnego przechowywania i odpytywania danych.
- Skonfigurujesz podstawowe praktyki MLOps do zarządzania swoimi modelami po fine-tuning.
Materiał rozpoczyna się od ustalenia kluczowej terminologii i fundamentalnych definicji przed przejściem do praktycznej implementacji. Poprzez pisemne wyjaśnienia i jasne fragmenty kodu dowiesz się, jak te systemy współpracują i funkcjonują w rzeczywistych scenariuszach.
Zaprojektowany dla początkujących i aspirujących programistów AI, program ten nie wymaga wcześniejszej wiedzy z zakresu machine learning, aby zacząć.
Zacznij czytać już dziś, aby rozwijać swoje umiejętności w zakresie semantic search i nowoczesnego rozwoju AI.
Co otrzymasz
-
📜
Certyfikat ukończenia
Dodaj do profilu LinkedIn -
💬
Osobisty tutor AI
Utknąłeś na lekcji? Zapytaj wbudowanego tutora o cokolwiek, w dowolnej chwili. -
♾️
Dożywotni dostęp
Wracaj, kiedy chcesz — bez wygaśnięcia -
📱
Telefon lub komputer
Działa wszędzie, na każdym urządzeniu -
💸
Zwrot w 14 dni
Bez pytań -
⚡
Krótko i konkretnie
3 godz praktycznej treści
Recenzje (12)
Bagian fine-tuning embedding-nya sangat membantu untuk kasus pencarian di domain spesifik saya, meski penjelasan soal reranking agak terlalu cepat.
Mejoró muchísimo mi sistema de búsqueda semántica.
No tenía ni idea de cómo entrenar embeddings propios hasta este curso, y ahora entiendo por qué mi sistema de búsqueda semántica daba resultados tan mediocres antes. La parte de evaluación con métricas de recall me ayudó a comparar de forma objetiva el modelo base contra el fine-tuneado. Lo apliqué en un buscador interno de documentos y la diferencia se nota de inmediato.
I went into this course thinking I already understood embeddings, and quickly realized how much I was missing. The walkthrough of fine-tuning an embedding model on domain-specific pairs made a real difference in my search results at work, queries that used to return irrelevant chunks now actually match intent. What stood out most was the evaluation section, showing how to measure retrieval quality before and after fine-tuning instead of just eyeballing results. The RAG pipeline build at the end tied everything together nicely, from chunking strategy to reranking. It's rare to find a course that goes this deep into the evaluation side rather than just the flashy demo part.
El módulo de RAG explica de forma clara cómo combinar chunking y reranking para mejorar resultados de búsqueda semántica.
यह कोर्स embeddings को fine-tune करने का तरीका बहुत ही व्यवहारिक ढंग से समझाता है, जो मुझे कहीं और नहीं मिला। मैंने अपने ऑफिस के सर्च सिस्टम पर RAG pipeline लागू किया और नतीजे पहले से कहीं ज्यादा सटीक आए। खासकर evaluation वाला हिस्सा बहुत काम का लगा क्योंकि सिर्फ थ्योरी नहीं बल्कि असली डेटा पर टेस्टिंग दिखाई गई है।
The RAG pipeline sections are excellent and practical, but the embedding math portion could use a slower walkthrough for beginners.
L'approche pour évaluer la qualité de récupération avant et après le fine-tuning des embeddings est exactement ce qui manquait à mes projets RAG.
Real depth on fine-tuning embeddings, not fluff.
Раздел про дообучение эмбеддингов на своих данных реально помог поднять точность поиска в моём RAG-проекте.
O curso explica bem como treinar embeddings personalizados e por que isso melhora a busca semântica em comparação com modelos genéricos. Apliquei o pipeline de RAG em um protótipo interno e os resultados de recuperação ficaram bem mais relevantes. A única coisa é que a parte de avaliação de métricas poderia ter mais exemplos práticos.
Inni uczyli się też
🎓 Z certyfikatem
Prywatna sztuczna inteligencja z LLM typu open source: wdrożenie lokalne, RAG i agenci
Certyfikat
Praktyka
Br 2,400.00
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
Klonowanie głosu AI: Zbuduj swój osobisty cyfrowy głos
Certyfikat
Praktyka
Br 2,400.00
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
AI dla nauczycieli ESL: Lekcje, teksty i testy
Certyfikat
Praktyka
Br 2,400.00
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
Generative AI dla tatuatorów: projektowanie i umiejscowienie
Certyfikat
Praktyka
Br 2,400.00
→
Najczęstsze pytania
Czego potrzebuję, by wziąć udział w tym kursie? +
Wystarczy telefon lub komputer z internetem. Bez instalacji i specjalnego sprzętu.
Jak zapłacić? +
Kartą przez Stripe. Nie przechowujemy danych karty — robi to bezpiecznie Stripe.
Czy mogę otrzymać zwrot? +
Tak — pełen zwrot w 14 dni, bez pytań.
Jak długo będę mieć dostęp? +
Na zawsze. Po zakupie kurs jest twój — wracaj, kiedy chcesz.
Czy dostanę certyfikat? +
Tak. Po ukończeniu otrzymasz certyfikat, który możesz dodać do profilu LinkedIn.
Stworzony dla uczących się w
IT
Design
Finanse
Marketing
Ochrona zdrowia
Edukacja
Hotelarstwo
Produkcja