Data Engineering e RAG per l'IA Generativa su AWS

I modelli di IA generativa sono validi quanto i dati a cui possono accedere. Per costruire applicazioni di IA veramente affidabili e prive di allucinazioni, è necessario comprendere come preparare, archiviare e recuperare informazioni in modo efficace. Questo corso strutturato basato su testo ti guiderà attraverso i concetti essenziali di preparazione dei dati, embedding vettoriali e architetture di generazione aumentata da recupero (RAG) su AWS. Inizierai imparando la terminologia fondamentale di data engineering, i tipi di archiviazione e i concetti di pipeline. Da lì, esplorerai come connettere basi di conoscenza esterne a modelli linguistici di grandi dimensioni per garantire risposte accurate e consapevoli del contesto. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali di data engineering, pipeline e soluzioni di archiviazione per sistemi di IA. - Imparare i fondamenti della Generazione Aumentata da Recupero (RAG) e come previene le allucinazioni dell'IA. - Esplorare database vettoriali, strategie di chunking e tecniche di ricerca semantica. - Configurare flussi di lavoro robusti di ingestione e recupero dati utilizzando i principali servizi AWS. - Esercitarsi nella progettazione di architetture pulite che collegano modelli linguistici a fonti di dati esterne. - Valutare le prestazioni del sistema RAG e comprendere i moderni pattern di osservabilità. Attraverso spiegazioni scritte chiare, analisi architetturali ed esercizi di autovalutazione concettuale, acquisirai un solido modello mentale dell'infrastruttura dati moderna per l'IA. Questo corso è pensato per principianti, sviluppatori software e aspiranti professionisti dei dati che desiderano comprendere il lato data-driven dell'IA generativa, senza richiedere alcuna esperienza pregressa di machine learning. Inizia a leggere oggi stesso per costruire sistemi di IA più intelligenti e affidabili.