Tworzenie aplikacji RAG AI z niestandardowymi danymi w AI Foundry

Generatywna sztuczna inteligencja jest niezwykle potężna, ale aby była naprawdę przydatna dla konkretnych potrzeb biznesowych, musi być oparta na własnych zastrzeżonych danych. Ten kompleksowy kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawy Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby bezpiecznie połączyć modele AI z unikalnymi źródłami danych. Przejdziesz od zrozumienia podstawowej generatywnej AI do projektowania i wdrażania ustrukturyzowanych potoków RAG. Naucząc się, jak pobierać dane, generować osadzanie wektorów i konfigurować indeksatory wyszukiwania semantycznego, zapewnisz, że Twoje aplikacje AI będą dostarczać dokładne, świadome kontekstu odpowiedzi bez halucynacji. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową architekturę Retrieval-Augmented Generation i dokumentuj strategie fragmentacji. - Bezpiecznie przechwytuj i strukturyzuj niestandardowe zestawy danych w środowiskach AI Foundry. - Skonfiguruj bazy danych wektorowych i indeksy wyszukiwania, aby umożliwić szybkie wyszukiwanie semantyczne. - Zastosuj szybkie techniki inżynierskie do odpowiedzi na grunt AI bezpośrednio w pobranym kontekście. - Ocenić dokładność rurociągu RAG, aby zminimalizować halucynacje i poprawić jakość odpowiedzi. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i koncepcyjnej mechaniki nowoczesnych wyszukiwań wektorowych. Następnie przejdziesz przez pisemne przewodniki krok po kroku i fragmenty kodu obejmujące pobieranie danych, tworzenie indeksów i integrację dużych modeli językowych w celu utworzenia kompletnego, bogatego w kontekst rozwiązania AI. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów, entuzjastów danych i hobbystów AI, którzy chcą tworzyć niestandardowe narzędzia AI. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z bazami danych wektorowych lub uczeniem maszynowym. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc generatywnej sztucznej inteligencji z własnymi danymi.