Finally a RAG course that's actually hands-on.
แอปพลิเคชัน LLM สำหรับข้อมูล: สร้างผู้ช่วยวิเคราะห์ RAG
เรียนรู้การสร้างผู้ช่วย Retrieval-Augmented Generation (RAG) แบบกำหนดเองที่โต้ตอบกับชุดข้อมูลของคุณเอง เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI อันทรงพลัง
-
💬
ผู้สอน AI
ถามเกี่ยวกับบทเรียนใดก็ได้ แล้วรับคำตอบที่ชัดเจนทันที ทุกเมื่อ -
🕐
เริ่มเมื่อไรก็ได้
ไม่มีตารางหรือเดดไลน์ — เรียนตามจังหวะของคุณ เมื่อไรก็ได้ -
🌐
เป็นภาษาไทย
บทเรียน แบบฝึกหัด และใบรับรอง — ทั้งหมดเป็นภาษาของคุณอย่างครบถ้วน
เกี่ยวกับคอร์สนี้
เมื่อชุดข้อมูลมีความซับซ้อนมากขึ้น ความสามารถในการสอบถามและวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ภาษาธรรมชาติกำลังกลายเป็นทักษะที่จำเป็น การเพิ่มเลเยอร์ AI ให้กับเวิร์กโฟลว์ข้อมูลของคุณช่วยให้คุณค้นพบข้อมูลเชิงลึกได้เร็วขึ้นและเข้าใจง่ายขึ้น ในหลักสูตรพื้นฐานแบบลายลักษณ์อักษรนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีออกแบบและสร้างผู้ช่วยวิเคราะห์ Retrieval-Augmented Generation (RAG) คุณจะเปลี่ยนจากการทำความเข้าใจคำศัพท์พื้นฐานของ AI ไปสู่การประยุกต์ใช้ Large Language Models (LLMs) กับชุดข้อมูลของคุณเองในทางปฏิบัติ เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นความฉลาดในการสนทนา
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้:
- ทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ LLM คำศัพท์หลัก และวิธีการนำไปใช้กับการวิเคราะห์ข้อมูล
- สร้างสถาปัตยกรรม Retrieval-Augmented Generation (RAG) พื้นฐานเพื่อสอบถามชุดข้อมูลที่กำหนดเอง
- นำฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่ทันสมัยมาใช้เพื่อจัดเก็บและเรียกใช้ data embeddings อย่างมีประสิทธิภาพ
- ประยุกต์ใช้พื้นฐาน prompt engineering เพื่อนำทางผู้ช่วย AI ของคุณไปสู่คำตอบที่ถูกต้องและเกี่ยวข้อง
- รวมเครื่องมือ dataframe ที่ทันสมัยเพื่อเตรียมและจัดโครงสร้างข้อมูลของคุณสำหรับการใช้งาน AI
- ฝึกเขียนโค้ดสั้นๆ ที่เชื่อมต่อ data pipeline ของคุณเข้ากับเลเยอร์ AI อย่างปลอดภัย
หลักสูตรเริ่มต้นด้วยการอธิบายคำศัพท์ AI และพื้นฐาน RAG อย่างชัดเจน ก่อนที่จะนำคุณไปสู่แบบฝึกหัดเชิงปฏิบัติ คุณจะได้อ่านคำอธิบายข้อความทีละขั้นตอนและบล็อกโค้ดเพื่อสร้าง data pipeline ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เชื่อถือได้ หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ที่ชื่นชอบข้อมูล โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้าน machine learning มาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อนำพลังของ AI มาสู่เวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ของคุณ
สิ่งที่คุณจะได้รับ
-
📜
ใบประกาศนียบัตร
เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ -
💬
ติวเตอร์ AI ส่วนตัว
ติดขัดในบทเรียน? ถามติวเตอร์ในตัวของคุณได้ทุกอย่าง ทุกเวลา -
♾️
เข้าถึงตลอดชีพ
กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ -
📱
โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์ -
💸
คืนเงิน 14 วัน
ไม่ต้องอธิบาย -
⚡
กระชับและตรงประเด็น
2 ชม. 30 นาที เนื้อหาเชิงปฏิบัติ
รีวิว (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.
ผู้เรียนคนอื่นเรียน
🔥 ยอดนิยม
🎓 มีใบรับรอง
Generative AI สำหรับช่างสัก: การออกแบบและการจัดวางตำแหน่ง
ใบรับรอง
ลงมือทำ
13,99 €
→
🔥 ยอดนิยม
🎓 มีใบรับรอง
AI Voice Cloning: สร้างเสียงดิจิทัลส่วนตัวของคุณ
ใบรับรอง
ลงมือทำ
13,99 €
→
🔥 ยอดนิยม
🎓 มีใบรับรอง
AI สำหรับครูสอน ESL: บทเรียน, ข้อความ และข้อสอบ
ใบรับรอง
ลงมือทำ
13,99 €
→
🔥 ยอดนิยม
🎓 มีใบรับรอง
พื้นฐานของ LLMOps: การ Deploy, Version และ Monitor LLMs
ใบรับรอง
ลงมือทำ
13,99 €
→
คำถามที่พบบ่อย
ฉันต้องใช้อะไรในการเรียนคอร์สนี้? +
แค่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีอินเทอร์เน็ต ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้อุปกรณ์พิเศษ
ฉันชำระเงินอย่างไร? +
ผ่านบัตรด้วย Stripe เราไม่เก็บข้อมูลบัตร — Stripe จัดการอย่างปลอดภัย
ฉันขอคืนเงินได้ไหม? +
ใช่ — คืนเงินเต็มจำนวนใน 14 วัน ไม่ต้องอธิบาย
ฉันมีสิทธิ์เข้าถึงนานเท่าไร? +
ตลอดไป เมื่อซื้อแล้วคอร์สเป็นของคุณ กลับมาเรียนได้ตลอด
ฉันจะได้ใบประกาศนียบัตรไหม? +
ได้ เมื่อเรียนจบจะได้รับใบประกาศนียบัตรที่เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ได้
ออกแบบสำหรับผู้เรียนใน
เทคโนโลยี
ดีไซน์
การเงิน
การตลาด
สาธารณสุข
การศึกษา
ธุรกิจการบริการ
อุตสาหกรรม