ＲＡＧアプリケーション開発のためのＬａｎｇＣｈａｉｎとベクトルデータベース

静的なＡＩモデルは，専門的なタスクに必要な最新の情報が欠け，不正確な，または関連性のない応答を生じる。ＲＡＧは，大規模言語モデルを自身のデータに基づいて解決し，すべての出力が，検証可能なソースにより裏付けられるようにする。 私的データセットを読み取り、処理、クエリするシステムの構築方法を教えることにより、現代のAIに対する理解を変えます。基本的な用語を学ぶことから、ウェブコンテンツから構造化データベースまであらゆるものを扱う高度な検索パイプラインの実装に移行します。 学ぶことは ＲＡＧアーキテクチャの基本的な構成要素と組込みの役割を理解する。 また，ベクトルデータベースの構成と高速情報検索のための索引化戦略を述べた。 複雑なデータワークフローとチェーンをオーケストラするためにＬａｎｇＣｈａｉｎフレームワークを適用する。 検索結果の再ランク付け，検索拡張などの高度な検索技術を実装する。 また，モデルの性能とコストを最適化するために，プロンプトエンジニアリングと意味キャッシュを実践する。 また，ＳＱＬデータベースや非構造化テキストなどの多様なデータソースを問い合わせるためのロジックを構築する。 人工知能システムの正確さを測定し改善するための最新の評価パターンを学ぶ。 まずベクトル化や意味的検索などの基本的な概念を深く学び，次に生産用パイプラインの構築の実際的な論理を学ぶ。AI検索のメカニズムを習得するために、書面による説明とコードベースの論理に焦点を当てる。 このコースは，ＡＩエンジニアリングにおける明確なテキストベースのパスを望む初心者と開発者に向けて設計されている。ベクトルストアやＬＬＭオーケストラーションの経験は必要ない。 今日からデータ駆動型AIアプリケーションを作り始めましょう。