Costruire Knowledge Base con Bedrock per Applicazioni RAG — PickAClass
⏱ 2 h 30 min 📚 25 lezioni

Costruire Knowledge Base con Bedrock per Applicazioni RAG

Impara a configurare le knowledge base di Bedrock, gestire l'ingestione dei documenti ed eseguire query di ricerca vettoriale per alimentare sistemi intelligenti di generazione aumentata dal recupero.

  • 💬 Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • 🕐 Inizia quando vuoi
    Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • 🌐 In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

Per costruire applicazioni AI intelligenti che comprendano veramente i tuoi dati proprietari, hai bisogno di un sistema di recupero robusto. Le knowledge base di Bedrock offrono un modo semplificato per implementare la Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) senza gestire infrastrutture complesse. Questo corso scritto ti guida attraverso l'intero ciclo di vita dell'ingestione e del recupero dei dati, aiutandoti a connettere i modelli di fondazione alle tue fonti di dati sicure. Completando questo corso, passerai dalla comprensione dei concetti base dell'IA generativa alla progettazione, configurazione e interrogazione delle tue knowledge base guidate dall'IA. Imparerai la meccanica dell'ingestione dei documenti, le strategie avanzate di 'chunking' e i database vettoriali per garantire che i tuoi modelli AI recuperino le informazioni più pertinenti. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali della Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) e della ricerca semantica. - Configurare le knowledge base di Bedrock per connettere in modo sicuro le tue fonti di dati private. - Applicare strategie moderne di 'chunking' per ottimizzare la segmentazione del testo per l'embedding vettoriale. - Impostare e integrare database vettoriali per una ricerca di similarità efficiente. - Interrogare le tue knowledge base utilizzando API di recupero-e-generazione per fornire risposte consapevoli del contesto. - Analizzare e perfezionare le prestazioni di recupero utilizzando concetti di valutazione moderni. Il corso inizia con la terminologia essenziale e l'architettura di base della ricerca vettoriale prima di guidarti attraverso configurazioni passo passo. Progredirai quindi verso tecniche pratiche di interrogazione e strategie di ottimizzazione per garantire un recupero di alta qualità. Questo corso è progettato per sviluppatori, professionisti dei dati e principianti del cloud desiderosi di costruire sistemi AI aumentati dalla ricerca; non è richiesta alcuna precedente esperienza di machine learning. Inizia a leggere oggi per sbloccare la potenza dei dati privati nei tuoi flussi di lavoro AI.

Cosa otterrai

  • 📜 Certificato di completamento
    Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
  • 💬 Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • ♾️ Accesso a vita
    Torna quando vuoi, senza scadenza
  • 📱 Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • 💸 Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • Breve e mirato
    2 h 30 min di contenuto pratico

Certificato di completamento

Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.

P
PickAClass
Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Costruire Knowledge Base con Bedrock per Applicazioni RAG
Competenze dimostrate
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
P
PickAClass — Nome Cognome
Costruire Knowledge Base con Bedrock per Applicazioni RAG
Pagina 2 di 2
Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate 14 / 14
Domande di pratica 26 / 28
Compiti consegnati 4 (media 4,5 / 5)
Progetto finale Valutato — 4,6 / 5
Pratica totale 6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorte Top 12% su 1,625
Tempo al completamento 11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza 91 / 100
Punteggio domande di pratica 94%
Verifica della competenza Percorso di competenza verificato
Verifica questa credenziale
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Emesso secondo gli standard accademici di PickAClass. I livelli di competenza riflettono la prestazione valutata rispetto alla rubrica del corso. È una credenziale originale di questa piattaforma.

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Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta — Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sì — rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrò accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso è tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverò un certificato? +

Sì. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

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