Pembangunan Aplikasi RAG dengan LangChain dan Pangkalan Data Vektor

Model AI statik sering kekurangan maklumat terkini yang diperlukan untuk tugas khusus, menyebabkan respon yang tidak tepat atau tidak relevan. Generasi Peningkatan Pemulihan (RAG) menyelesaikan ini dengan meletakkan Model Bahasa Besar dalam data anda sendiri, memastikan setiap output disokong oleh sumber yang boleh disahkan. Kursus ini mengubah pemahaman anda tentang AI moden dengan mengajar anda bagaimana untuk membina sistem yang boleh membaca, memproses, dan menanyakan set data peribadi. Anda akan beralih dari belajar terminologi asas ke melaksanakan paip pemulihan yang canggih yang mengendalikan segala-galanya dari kandungan web ke pangkalan data berstruktur. Apa yang anda akan belajar: - Mengetahui komponen asas dari arsitektur RAG dan peranan dari embedding. - Konfigur pangkalan data vektor dan strategi indeks untuk pemulihan maklumat berkelajuan tinggi. - Laksanakan rangka LangChain untuk mengatur aliran kerja data dan rantaian yang kompleks. - Melaksanakan teknik pemulihan yang canggih seperti pengembangan pertanyaan dan hasil penarafan semula. - Lakukan kejuruteraan pantas dan cache semantik untuk mengoptimumkan prestasi dan kos model. - Bina logik untuk bertanya pelbagai sumber data termasuk pangkalan data SQL dan teks tidak terstruktur. - Belajar corak penilaian moden untuk mengukur dan meningkatkan ketepatan sistem AI anda. Kursus ini bermula dengan penyelaman mendalam ke dalam konsep asas seperti vektorisasi dan carian semantik sebelum memandu anda melalui logik praktikal untuk membina paip siap-produksi. Anda akan fokus pada penjelasan tertulis dan logik berasaskan kod untuk menguasai mekanik pemulihan AI. Kursus ini direka untuk pemula dan pemaju yang mahukan jalan berbasis teks yang jelas ke dalam kejuruteraan AI. Tiada pengalaman sebelumnya dengan storan vektor atau orkestrasi LLM diperlukan. Mulakan membina aplikasi AI berpandu data anda sendiri hari ini.