Rozwój aplikacji RAG z LangChain i bazami danych wektorowych

Statyczne modele SI często nie zawierają konkretnych, aktualnych informacji wymaganych do wykonywania wyspecjalizowanych zadań, co prowadzi do niedokładnych lub nieistotnych odpowiedzi. Rozwiązaniem tego problemu jest technologia Retrieval-Augmented Generation (RAG). Opierając duże modele językowe na własnych danych, zapewnia ona, że każdy wynik jest poparty weryfikowalnym źródłem. Ten kurs przekształca twoje zrozumienie nowoczesnej sztucznej inteligencji, ucząc cię, jak budować systemy, które mogą czytać, przetwarzać i zapytać prywatne zbiory danych.Przejdziesz od nauki podstawowej terminologii do wdrażania wyrafinowanych potoków pobierania, które obsługują wszystko, od treści internetowych po uporządkowane bazy danych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe elementy architektury RAG i rolę osadzeń. - Skonfiguruj bazy danych wektorowych i strategie indeksowania dla szybkiego wyszukiwania informacji. - Zastosuj ramy LangChain do orkiestracji złożonych przepływów pracy i łańcuchów danych. - Wdrażaj zaawansowane techniki wyszukiwania, takie jak rozszerzanie zapytań i ponowne klasyfikowanie wyników. - Ćwicz szybką inżynierię i semantyczne buforowanie, aby zoptymalizować wydajność i koszty modelu. - Buduj logikę do zapytań różnych źródeł danych, w tym baz danych SQL i tekstu nieuporządkowanego. - Poznaj nowoczesne wzorce oceny, aby zmierzyć i poprawić dokładność systemu AI. Kurs rozpoczyna się od głębokiego zanurzenia się w podstawowych koncepcjach, takich jak wektoryzacja i wyszukiwanie semantyczne, zanim przeprowadzi Cię przez praktyczną logikę budowania gotowych do produkcji rurociągów.Skupisz się na pisemnych wyjaśnieniach i logice opartej na kodzie, aby opanować mechanikę pobierania AI. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących i programistów, którzy chcą jasnej, opartej na tekście ścieżki do inżynierii AI.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w zakresie sklepów wektorowych lub orkiestracji LLM. Zacznij tworzyć własne aplikacje AI oparte na danych już dziś.