Finally a RAG course that's actually hands-on.
LLM Apps para sa Data: Gumawa ng RAG Analytics Assistant
Matutong gumawa ng custom na Retrieval-Augmented Generation (RAG) assistants na nakikipag-ugnayan sa sarili mong datasets upang makakuha ng makapangyarihang AI-driven na insights.
-
💬
AI instructor
Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras. -
🕐
Magsimula anumang oras
Walang iskedyul o deadline — mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan. -
🌐
Sa Filipino
Mga aralin, gawain at sertipiko — lahat ay ganap na nasa wika mo.
Tungkol sa kursong ito
Habang nagiging mas kumplikado ang datasets, ang kakayahang mag-query at mag-analisa ng impormasyon gamit ang natural na wika ay nagiging isang mahalagang kasanayan. Ang pagdaragdag ng AI layer sa iyong data workflows ay nagbibigay-daan sa iyo upang matuklasan ang insights nang mas mabilis at mas intuitive. Sa foundational na nakasulat na kursong ito, matututunan mo kung paano magdisenyo at gumawa ng Retrieval-Augmented Generation (RAG) analytics assistant. Lilipat ka mula sa pag-unawa sa pangunahing AI terminology patungo sa praktikal na paggamit ng Large Language Models (LLMs) sa sarili mong datasets, na nagpapalit ng raw na impormasyon sa conversational intelligence.\n\nAno ang matututunan mo:\n- Unawain ang mga fundamental na LLM concepts, key terminology, at kung paano ito inilalapat sa data analysis.\n- Gumawa ng foundational na Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture upang mag-query ng custom datasets.\n- Mag-implement ng modernong vector databases upang mahusay na mag-imbak at kumuha ng data embeddings.\n- Ilapat ang prompt engineering basics upang gabayan ang iyong AI assistant patungo sa tumpak at relevant na mga sagot.\n- I-integrate ang modernong dataframe tools upang ihanda at i-structure ang iyong data para sa AI consumption.\n- Magsanay sa pagsusulat ng code snippets na nagkokonekta sa iyong data pipeline sa isang AI layer nang secure.\n\nNagsisimula ang kurso sa isang malinaw na pagtalakay sa AI terminology at RAG fundamentals bago ka gabayan sa mga praktikal na nakasulat na pagsasanay. Babasahin mo ang step-by-step na text explanations at code blocks upang bumuo ng isang maaasahan, AI-driven na data pipeline. Idinisenyo para sa mga baguhan at mahilig sa data, ang kursong ito ay hindi nangangailangan ng anumang naunang karanasan sa machine learning. Simulan ang pagbabasa ngayon upang dalhin ang kapangyarihan ng AI sa iyong analytical workflows.
Ang makukuha mo
-
📜
Certificate ng pagtatapos
Idagdag sa LinkedIn profile mo -
💬
Personal na AI tutor
Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan. -
♾️
Lifetime access
Bumalik anumang oras, walang expiry -
📱
Telepono o computer
Gumagana saanman, kahit anong device -
💸
14-day refund
Walang tanong -
⚡
Maikli at focused
2 oras 30 min ng practical content
Mga review (20)
Cara membina RAG dan menyambungkan data sendiri dijelaskan dengan baik, cuma berharap bahagian vektor diperdalam lagi.
Долго откладывала изучение RAG, потому что в интернете все объясняют это слишком абстрактно, а тут наконец показали на практике. Курс проводит через весь пайплайн: чанкинг документов, эмбеддинги, векторный поиск и связку с языковой моделью для генерации ответов. Особенно полезной оказалась часть про то, как подключить ассистента к реальным аналитическим данным, а не к игрушечному примеру. Единственное, чего немного не хватило — более глубокого разбора, как оценивать качество ответов ассистента на больших объёмах данных. В остальном курс дал именно то практическое понимание, которого мне не хватало после чтения статей.
Finalmente un corso che spiega RAG facendoti costruire davvero un assistente, non solo leggendo teoria su embedding e vector database. La parte in cui si collega il retriever a dati analitici reali è quella che mi ha aiutato di più a capire l'utilità pratica di tutto questo. Ho finito il corso con un progetto che uso ancora per esplorare i miei dataset.
Este curso me abrió los ojos sobre cómo funciona realmente un sistema RAG, más allá de la teoría que había leído por ahí. Construir el asistente paso a paso, desde la parte de recuperación hasta la generación de respuestas, hizo que todo tuviera sentido de una vez. Ahora entiendo por qué mis primeros intentos con embeddings fallaban tanto.
내 데이터셋에 직접 질문하는 RAG 어시스턴트를 처음부터 끝까지 만들어봐서 정말 유익했어요.
Practical RAG build, wish deployment got more coverage.
Świetny kurs, który krok po kroku pokazuje jak zbudować asystenta RAG podłączonego do prawdziwych danych, a nie tylko przykładowego zbioru.
Me encantó que el curso no se quede solo en la teoría de RAG, sino que te haga construir un asistente que realmente consulta datos reales. La parte de indexación de documentos y recuperación de contexto está explicada con mucha claridad, incluso para alguien que apenas empezaba con LLMs. Salí del curso con un proyecto funcional que puedo seguir ampliando.
Endlich RAG praktisch statt nur Theorie.
Curso excelente para quem quer sair da teoria sobre RAG e realmente construir um assistente que consulta dados de verdade.
Solid RAG walkthrough, though the vector search part felt rushed.
Building the retrieval and generation pieces together instead of separately is what finally made RAG make sense to me.
This is the first course that made retrieval-augmented generation feel like something I could actually build rather than just read about. Walking through chunking, embeddings, and hooking the retriever up to a real dataset made every piece of the pipeline click. By the end I had an assistant that could answer questions grounded in my own data instead of hallucinating.
شرح ممتاز وعملي لبناء تطبيق RAG.
RAG पाइपलाइन को शुरू से आखिर तक बनाना सिखाने वाला यह कोर्स सच में बहुत प्रैक्टिकल है।
Khóa học RAG thực hành rất dễ hiểu.
ก่อนหน้านี้เคยอ่านบทความเรื่อง RAG มาหลายที่แล้วแต่ก็ยังงงๆ ว่ามันทำงานจริงยังไง พอมาเรียนคอร์สนี้ที่ให้ลงมือสร้าง assistant ตั้งแต่ขั้นตอนแบ่งเอกสารเป็น chunk ไปจนถึงทำ embedding และเชื่อมกับโมเดลภาษา ทุกอย่างก็เริ่มเข้าใจมากขึ้นทันที ชอบมากตรงที่ตัวอย่างเป็นการเชื่อมกับข้อมูลวิเคราะห์จริงๆ ไม่ใช่แค่ข้อมูลตัวอย่างทั่วไป ทำให้เห็นภาพว่าจะเอาไปใช้กับงานตัวเองยังไง จังหวะการสอนก็กำลังดี ไม่เร็วจนตามไม่ทันและไม่ช้าจนน่าเบื่อ พอเรียนจบมีผู้ช่วยที่ตอบคำถามจากข้อมูลของตัวเองได้จริงๆ ไม่ใช่แค่โค้ดตัวอย่างที่รันแล้วจบไป รู้สึกว่าคุ้มค่าเวลามากสำหรับใครที่อยากเข้าใจ RAG แบบลงมือทำจริง
Watching the retrieval pipeline get built piece by piece finally made RAG click for me instead of just being a buzzword.
Muy buena introducción práctica a RAG, aunque me hubiera gustado ver más sobre cómo evaluar la calidad de las respuestas del asistente.
Kinuha rin ng iba
🔥 Sikat
🎓 May sertipiko
Generative AI para sa mga Tattoo Artist: Disenyo at Paglalagay
Sertipiko
Pagsasanay
SR 50.00
→
🔥 Sikat
🎓 May sertipiko
AI Voice Cloning: Buuin ang Iyong Personal na Digital Voice
Sertipiko
Pagsasanay
SR 50.00
→
🔥 Sikat
🎓 May sertipiko
AI para sa mga Guro ng ESL: Mga Aralin, Teksto, at Pagsusulit
Sertipiko
Pagsasanay
SR 50.00
→
🔥 Sikat
🎓 May sertipiko
Mga Pundasyon ng LLMOps: Pag-deploy, Pag-version, at Pag-monitor sa mga LLM
Sertipiko
Pagsasanay
SR 50.00
→
Mga madalas itanong
Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +
Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.
Paano ako magbabayad? +
Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card — secure na hinahawakan ng Stripe.
Pwede ba akong mag-refund? +
Oo — full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.
Hanggang kailan ang access ko? +
Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course — balikan mo kahit kailan.
Makakakuha ba ako ng certificate? +
Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.
Para sa mga learner sa
Tech
Design
Finance
Marketing
Healthcare
Edukasyon
Hospitality
Manufacturing