Introdução ao RAG: Respostas de IA a partir de seus documentos

Já se perguntou como fazer um modelo de linguagem grande responder a perguntas sobre seus documentos específicos ou informações recentes?Os modelos de IA padrão têm limites de conhecimento e não podem acessar seus dados privados, muitas vezes levando a respostas genéricas ou inventadas. Este curso fornece uma introdução clara e passo a passo à Geração Aumentada de Recuperação (RAG), a técnica-chave para a construção de aplicativos de IA mais inteligentes.Você aprenderá a conectar LLMs às suas próprias bases de conhecimento, permitindo que eles forneçam respostas precisas e contextuais baseadas em seus dados. O que você vai aprender: - Entenda os princípios básicos do RAG e como ele complementa os modelos de linguagem grandes. - Aprenda a converter documentos em incorporações vetoriais para uma pesquisa semântica eficiente. - Pratique armazenar e recuperar informações de um banco de dados vetorial. - Construa um pipeline RAG completo em Python a partir do zero. - Aplique técnicas básicas de engenharia de prompt para integrar o contexto recuperado de forma eficaz. - Explore diferentes estratégias para dividir documentos (chunking) para um desempenho ideal. Começaremos com os conceitos fundamentais de incorporações e pesquisa de vetores antes de guiá-lo pelas etapas práticas de construção de um sistema RAG completo.Você trabalhará com explicações escritas e exemplos de código para solidificar sua compreensão. Este curso é projetado para desenvolvedores e entusiastas de tecnologia novos para IA.Uma familiaridade básica com Python é útil, mas nenhuma experiência prévia com aprendizado de máquina ou LLMs é necessária. Comece sua jornada para criar aplicativos de IA práticos e de próxima geração hoje mesmo.