Introduzione alla Retrieval-Augmented Generation (RAG)

I large language models sono potenti, ma spesso hanno difficoltà con le allucinazioni e le conoscenze obsolete. La Retrieval-Augmented Generation (RAG) risolve questo problema basando i modelli AI sui tuoi dati privati o in tempo reale. In questo corso basato su testo, passerai dalla comprensione dei concetti AI di base alla progettazione dell'architettura per sistemi AI affidabili e basati sui dati. Imparerai come preparare, archiviare, recuperare e integrare informazioni esterne per rendere le tue applicazioni AI significativamente più accurate e consapevoli del contesto. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali della RAG e come previene le allucinazioni del modello - Esplorare moderne strategie di data chunking per preparare il testo per l'elaborazione AI - Padroneggiare i fondamenti dei database vettoriali e della ricerca semantica (semantic search) - Applicare tecniche di prompt engineering per basare le risposte degli LLM nel contesto recuperato - Valutare la qualità e l'accuratezza degli output del sistema RAG utilizzando framework moderni - Scoprire metodi di ricerca ibrida che combinano la corrispondenza delle parole chiave (keyword matching) con il recupero vettoriale. Inizierai padroneggiando la terminologia fondamentale e i meccanismi principali della RAG. Da lì, progredirai attraverso la pipeline di dati—coprendo l'ingestione di documenti, l'archiviazione vettoriale e il recupero delle query—prima di imparare come sintetizzare questi elementi in un'architettura coesa e pronta per la produzione. Questo corso è progettato per principianti, sviluppatori e product manager che desiderano capire come i moderni sistemi AI accedono ai dati esterni. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa in machine learning o programmazione avanzata. Inizia a leggere oggi per costruire applicazioni AI più intelligenti e affidabili con RAG.