Fondamenti di Pipeline RAG e LLMOps

Con l'evolversi delle applicazioni di AI, il semplice prompting di un modello linguistico non è più sufficiente. Per costruire strumenti di AI affidabili e consapevoli del contesto, sono necessari la Retrieval-Augmented Generation (RAG) e pratiche operative robuste (LLMOps). Questo corso suddivide il complesso mondo della moderna ingegneria dell'AI in lezioni testuali gestibili. Inizierai con la terminologia fondamentale e progredirai fino a comprendere come progettare, distribuire e monitorare un sistema RAG end-to-end utilizzando gli attuali standard del settore. Cosa imparerai: • Comprendere l'architettura fondamentale della Retrieval-Augmented Generation (RAG). • Esplorare i moderni database vettoriali e il modo in cui memorizzano e recuperano i dati semantici. • Applicare tecniche base di prompt engineering per migliorare l'accuratezza del modello e ridurre le allucinazioni. • Progettare una pipeline di testo di base per l'ingestione, il chunking e l'elaborazione dei documenti. • Apprendere i concetti essenziali di LLMOps, comprese le strategie di distribuzione e il monitoraggio delle prestazioni. Il corso inizia con le definizioni principali e i concetti base dell'AI prima di passare alla progettazione pratica dell'architettura e alle strategie di distribuzione. Leggerai spiegazioni chiare e analizzerai snippet di codice scritti che dimostrano come questi sistemi vengono costruiti nel mondo reale. Questo corso fondamentale è progettato interamente per i principianti: non è richiesta alcuna esperienza precedente di machine learning, solo una comprensione di base dei concetti software. Inizia a leggere oggi stesso e fai il tuo primo passo nel mondo dell'ingegneria dell'AI di produzione.