Основы локального RAG: Общайтесь со своими собственными документами

Вы ищете способ использовать большие языковые модели с вашими собственными частными данными, не отправляя конфиденциальную информацию на внешние серверы? Создание локальной системы генерации с дополненным поиском (RAG) — идеальное решение для превращения ваших документов в безопасную, доступную для поиска базу знаний. Этот курс проведет вас через процесс подключения ваших личных или деловых текстовых файлов к модели AI. Вы поймете, как обрабатывать ваши данные, эффективно их хранить и извлекать нужный контекст, чтобы ваш AI мог предоставлять точные ответы, подтвержденные документами. Чему вы научитесь: - Понять основные концепции генерации с дополненным поиском (Retrieval-Augmented Generation) и почему она уменьшает галлюцинации AI. - Обрабатывать и разбивать на фрагменты ваши текстовые документы, чтобы подготовить их для современных моделей эмбеддингов. - Создавать базовую векторную базу данных для хранения и эффективного поиска эмбеддингов ваших документов. - Создавать конвейеры извлечения (retrieval pipelines), которые получают наиболее релевантную информацию для запросов пользователей. - Применять базовые методы проектирования промптов (prompt engineering) для форматирования извлеченных данных для языковой модели. - Разрабатывать безопасный, локальный рабочий процесс, который защищает ваши частные данные от внешних API. Учебная программа начинается с основной терминологии AI и базовых концепций RAG, прежде чем перейти к практическим письменным упражнениям. Вы ознакомитесь с пошаговыми фрагментами кода и архитектурными шаблонами, которые точно показывают, как данные проходят путь от исходного документа до окончательного ответа, сгенерированного AI. Этот курс предназначен для начинающих, IT-специалистов и исследователей, которые хотят изучить локальное развертывание AI — предварительный опыт машинного обучения не требуется. Начните создавать своего собственного частного помощника по документам уже сегодня.