Costruire e valutare la tua prima pipeline RAG

I modelli linguistici di grandi dimensioni sono potenti, ma spesso non hanno accesso ai tuoi dati specifici e privati.Costruire una pipeline di generazione aumentata del recupero (RAG) è il modo standard del settore per colmare questo divario, consentendo all'IA di rispondere alle domande utilizzando i tuoi documenti. Questo corso basato su testo ti guiderà attraverso l'intero ciclo di vita di una pipeline RAG di base.Passerai dalla comprensione dei concetti fondamentali alla lettura e all'analisi delle implementazioni pratiche e, infine, imparerai come valutare quantitativamente sia l'accuratezza del recupero che la qualità della generazione. Cosa imparerai: Comprendere l'architettura fondamentale dei sistemi di generazione di recupero aumentato (RAG); Applicare strategie di frammentazione del testo e generare incorporamenti vettoriali per la ricerca semantica; Configurare semplici soluzioni di archiviazione vettoriale per indicizzare e recuperare segmenti di documenti rilevanti; Valutare le prestazioni di recuperi utilizzando metriche chiave come la precisione Valutare la qualità della generazione per garantire che le risposte LLM siano accurate, pertinenti e prive di allucinazioni; Esplora i moderni modelli di ottimizzazione, tra cui la ricerca ibrida e il filtraggio dei metadati di base; Il corso inizia con la terminologia essenziale e la meccanica concettuale dello spazio vettoriale. Questo programma è progettato per sviluppatori e appassionati tecnici nuovi all'ingegneria dell'intelligenza artificiale, non richiede alcuna esperienza precedente con database vettoriali o orchestrazione LLM.Il corso è strutturato in modo da soddisfare le esigenze di apprendimento di studenti di qualsiasi livello. Inizia a leggere oggi stesso per scoprire la potenza del recupero dati personalizzato per le applicazioni AI.