Практическая инженерия ИИ: создание RAG и подсказки трубопроводов

Многие разработчики считают, что создание индивидуальных продуктов ИИ требует дорогостоящей и сложной тонкой настройки модели, но большинство решений в реальном мире на самом деле полагаются на умную оркестровку. Этот текстовый курс покажет вам, как собрать мощные, надежные приложения ИИ с использованием существующих больших языковых моделей. Вы перейдете от концептуализации ИИ к фактическому созданию функциональных конвейеров. Сосредоточив внимание на практической архитектуре, вы узнаете, как подключать модели к внешним источникам данных, организовывать многоэтапные подсказки и проверять выходные данные для обеспечения безопасности и точности. Что вы узнаете: Понимание основ генерации с дополнением поиска (RAG) и векторных баз данных; Разработка надежных потоков подсказок для направления языковых моделей через сложные рабочие процессы; Реализация проверки ответов и ограждений для фильтрации галлюцинаций и ошибок; Подключение внешних источников данных к LLM для генерации контекста; Оценка производительности системы ИИ с использованием методологий структурированного тестирования; Сравнение компромиссов между API-ориентированной оркестрацией и тонкой настройкой. Курс начинается с основных понятий и терминологии ИИ, а затем вы пройдете через векторный поиск, быстрое проектирование и шаблоны проверки ответов. Вы прочтете четкие объяснения, архитектурные шаблоны и пошаговые реализации кода. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, создателей продуктов и начинающих технических специалистов, которые хотят создавать функциональные системы ИИ. Не требуется опыта в машинном обучении или науке данных, хотя знакомство с базовым программированием будет полезным. Начните читать сегодня и создайте свой первый готовый к производству конвейер ИИ.