Подключение AI к собственным данным с помощью RAG

Хотите создавать AI-приложения, способные анализировать ваши документы или внутренние базы знаний? Большие языковые модели обладают огромной силой, но у них нет доступа к вашим конфиденциальным данным. Этот курс дает практическую основу по Retrieval-Augmented Generation (RAG) — ключевой технологии для подключения LLM к собственным источникам данных. Вы научитесь строить полноценный RAG-конвейер, что позволит вам создавать чат-ботов и вопросно-ответные системы, предоставляющие точные и контекстно-зависимые ответы на основе вашей информации, эффективно сокращая количество ошибок и пробелов в знаниях. Чему вы научитесь: - Понимать основные концепции RAG, включая эмбеддинги, векторные хранилища и рабочий процесс извлечения и генерации. - Обрабатывать и готовить собственные документы для загрузки в систему RAG. - Создавать полноценный вопросно-ответный конвейер с использованием популярных Python-фреймворков и инструментов. - Практиковаться в создании векторных индексов из ваших текстовых данных для эффективного семантического поиска. - Применять базовые техники prompt engineering для направления LLM при генерации точных ответов на основе контекста. - Изучать простые методы оценки производительности и точности вашей RAG-системы. Курс начинается с фундаментальной теории RAG, после чего вы перейдете к практическим шагам по созданию, тестированию запросами и оценке системы с помощью практических упражнений. Этот курс разработан для разработчиков и технических энтузиастов, которые только начинают создавать решения на базе LLM. Предварительного опыта в области AI или машинного обучения не требуется, однако рекомендуется базовое знание программирования на Python. Начните обучение сегодня и раскройте потенциал ваших данных с помощью AI.