Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) per Modelli Linguistici

I modelli linguistici di grandi dimensioni sono potenti, ma spesso hanno difficoltà con dati di addestramento obsoleti e allucinazioni fattuali. La Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) risolve questa limitazione critica collegando in modo sicuro i modelli a fonti di dati esterne e verificate in tempo reale. In questo corso, passerai dalla comprensione della generazione di testo di base alla progettazione di flussi di lavoro RAG robusti. Imparerai come arricchire i prompt dei modelli con informazioni pertinenti e specifiche del dominio, assicurando che i tuoi sistemi di intelligenza artificiale producano risposte accurate, verificabili e consapevoli del contesto. Cosa imparerai: * Comprendere l'architettura centrale di RAG e come previene le allucinazioni del modello; * Esplorare le strategie di suddivisione dei documenti (chunking) e le tecniche di embedding del testo per preparare i tuoi dati; * Configurare database vettoriali per eseguire ricerche semantiche efficienti su basi di conoscenza personalizzate; * Progettare modelli di prompt che integrino con successo il contesto recuperato con le query dell'utente; * Applicare tecniche di valutazione per misurare l'accuratezza e la pertinenza degli output del tuo sistema RAG. Il corso inizia con definizioni fondamentali e terminologia chiave dei modelli linguistici e del recupero delle informazioni. Successivamente, procederai attraverso la meccanica passo passo dell'ingestione dei dati, del recupero e della generazione, lavorando attraverso spiegazioni scritte ed esercizi concettuali. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, product manager e appassionati di intelligenza artificiale che sono nuovi alle tecnologie di recupero. Non è richiesta una conoscenza avanzata di machine learning. Inizia a leggere oggi per sbloccare la potenza dell'intelligenza artificiale consapevole del contesto.