Połącz AI z niestandardowymi danymi za pomocą RAG

Czy chcesz tworzyć aplikacje AI, które potrafią analizować Twoje konkretne dokumenty lub wewnętrzną wiedzę? Duże modele językowe (LLM) są potężne, ale nie mają dostępu do Twoich prywatnych danych. Ten kurs zapewnia praktyczne podstawy generowania wspomaganego wyszukiwaniem (RAG), kluczowej techniki łączenia LLM z niestandardowymi źródłami danych. Nauczysz się, jak zbudować kompletny potok RAG, umożliwiający tworzenie chatbotów i systemów odpowiadania na pytania, które dostarczają dokładne, świadome kontekstu odpowiedzi na podstawie Twoich własnych informacji, skutecznie redukując nieścisłości i luki w wiedzy. Czego się nauczysz: - Zrozumieć podstawowe koncepcje RAG, w tym osadzenia (embeddings), wektorowe bazy danych (vector stores) i przepływ pracy wyszukiwania i generowania. - Nauczyć się przetwarzać i przygotowywać własne dokumenty do załadowania do systemu RAG. - Zbudować kompletny potok odpowiadania na pytania przy użyciu popularnych frameworków i narzędzi Python. - Przećwiczyć tworzenie indeksów wektorowych z danych tekstowych w celu efektywnego wyszukiwania semantycznego. - Stosować podstawowe techniki inżynierii promptów, aby kierować LLM w generowaniu wiernych, opartych na kontekście odpowiedzi. - Poznać proste metody oceny wydajności i dokładności systemu RAG. Kurs rozpoczyna się od fundamentalnej teorii stojącej za RAG, a następnie prowadzi przez praktyczne kroki budowania, zapytywania i oceniania systemu za pomocą ćwiczeń praktycznych. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów i entuzjastów technologii, którzy dopiero zaczynają budować z użyciem LLM. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w AI ani uczeniu maszynowym, chociaż zalecana jest podstawowa znajomość programowania w Python. Zacznij naukę już dziś i odblokuj moc swoich własnych danych dzięki AI.