Progettazione Pratica di Sistemi RAG

Stai cercando di potenziare i tuoi modelli linguistici con conoscenze aggiornate e specifiche per un dominio? Retrieval Augmented Generation (RAG) offre una soluzione potente, consentendo ai modelli di accedere e sintetizzare informazioni al di là dei loro dati di addestramento. Questo corso ti guiderà attraverso i principi fondamentali e i passaggi pratici per costruire sistemi RAG robusti. Acquisirai le competenze per integrare fonti di conoscenza esterne, migliorare l'accuratezza delle risposte e ridurre problemi comuni come le allucinazioni nelle tue applicazioni di IA. Cosa imparerai: * Comprendere l'architettura centrale e i componenti fondamentali di Retrieval Augmented Generation (RAG). * Apprendere strategie efficaci per l'ingestione di documenti, il chunking e la gestione dei metadati per le pipeline RAG. * Distinguere tra ricerca per parole chiave e ricerca semantica, e applicare database vettoriali per un recupero efficiente delle informazioni. * Costruire pipeline RAG fondamentali, dalla preparazione dei dati e recupero alla generazione di risposte aumentate. * Applicare tecniche di valutazione di base per valutare le prestazioni del sistema RAG, la pertinenza e l'accuratezza fattuale. * Esplorare le migliori pratiche per ottimizzare i sistemi RAG per una migliore contestualità e una riduzione delle allucinazioni del modello. Partendo dalla terminologia e dai concetti di base, questo corso costruisce progressivamente la tua comprensione dei componenti RAG, delle tecniche di elaborazione dei dati, dei meccanismi di recupero e delle strategie di generazione. Applicherai quindi questa conoscenza per assemblare e perfezionare pipeline RAG complete attraverso esercizi pratici scritti. Questo corso è pensato per principianti nell'IA, sviluppatori e data scientist che desiderano comprendere e implementare sistemi RAG. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa con RAG. Inizia oggi il tuo percorso verso la creazione di applicazioni di IA più informate e affidabili.