Разработка приложений LLM с поиском, контекстом и подсказками

Большие языковые модели обладают невероятными возможностями, но для их полной реализации требуется нечто большее, чем простое написание вопросов. Чтобы создавать надежные приложения ИИ, вы должны овладеть тем, как модели обрабатывают контекст, извлекают данные и отвечают на структурированные запросы. Этот текстовый курс познакомит вас с основополагающей архитектурой современных приложений языковых моделей. Вы перейдете от написания основных подсказок к разработке структурированных систем поиска, которые вводят точную информацию в режиме реального времени непосредственно в ваши модели, обеспечивая точные и контекстно-чувствительные выходные данные. Что вы узнаете: Понимание основной архитектуры больших языковых моделей и того, как они обрабатывают контекстные окна; Разработка эффективных шаблонов подсказок с использованием современных инженерных методов и структурированного форматирования; Реализация генерации дополненного поиска (RAG) для подключения внешних баз знаний к вашим приложениям ИИ; Настройка векторных баз данных и семантические стратегии поиска для получения высоко релевантной информации; Управление пределами контекста и оптимизация использования токенов для создания экономичных и эффективных систем ИИ; Применение методов оценки для проверки точности и надежности выходных данных модели. Начиная с основной терминологии ИИ и основных концепций, эта программа пошагово продемонстрирует вам управление контекстом, шаблоны быстрого проектирования и интеграцию поиска. Вы прочитаете подробные объяснения и проанализируете примеры структурированного кода, чтобы построить прочную теоретическую и практическую основу. Этот курс предназначен для начинающих и начинающих разработчиков ИИ, не требующих предыдущего опыта работы с машинным обучением или обработкой естественного языка. Начните читать сегодня, чтобы начать создавать более умные, основанные на данных приложения языковой модели.