Sviluppo di applicazioni RAG con LangChain e database vettoriali

La generazione aumentata del recupero (RAG) risolve questo problema basando i modelli di linguaggio di grandi dimensioni sui tuoi dati, garantendo che ogni output sia supportato da una fonte verificabile. Questo corso trasforma la tua comprensione dell'IA moderna insegnandoti come creare sistemi in grado di leggere, elaborare e interrogare set di dati privati.Passerai dall'apprendimento della terminologia di base all'implementazione di sofisticate pipeline di recupero che gestiscono tutto, dai contenuti web ai database strutturati. Cosa imparerai: - Comprendere i componenti fondamentali dell'architettura RAG e il ruolo degli embedding. - Configurare database vettoriali e strategie di indicizzazione per il recupero di informazioni ad alta velocità. - Applica il framework LangChain per orchestrare flussi di lavoro e catene di dati complessi. - Implementare tecniche di recupero avanzate come l'espansione della query e il riclassamento dei risultati. - Praticare l'ingegneria rapida e la cache semantica per ottimizzare le prestazioni e i costi del modello. - Crea logica per interrogare diverse fonti di dati, inclusi database SQL e testo non strutturato. - Impara i moderni modelli di valutazione per misurare e migliorare l'accuratezza del tuo sistema AI. Il corso inizia con un'immersione profonda in concetti fondamentali come la vettorizzazione e la ricerca semantica prima di guidarti attraverso la logica pratica della costruzione di pipeline pronte per la produzione.Ti concentrerai su spiegazioni scritte e logica basata sul codice per padroneggiare i meccanismi di recupero dell'IA. Questo corso è progettato per principianti e sviluppatori che desiderano un percorso chiaro e basato su testo nell'ingegneria AI.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con i negozi vettoriali o l'orchestrazione LLM. Inizia a creare le tue applicazioni AI basate sui dati oggi stesso.