Systemy pozyskiwania danych z rozszerzoną generacją (RAG)

Standardowe modele językowe często borykają się z przestarzałymi informacjami lub brakiem dostępu do zastrzeżonych danych. Rozwiązaniem tego problemu jest technologia Retrieval-Augmented Generation (RAG), która łączy generatywną sztuczną inteligencję z wiarygodnymi, zewnętrznymi bazami wiedzy. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe pojęcia i praktyczne procesy pracy systemów RAG. Dowiesz się, jak przygotować dane tekstowe, generować osadzanie wektorów, przechowywać je w wektorowych bazach danych i pobierać najbardziej odpowiedni kontekst, aby uzyskać precyzyjne, wolne od halucynacji odpowiedzi AI. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową architekturę systemów RAG i jak wyszukiwanie poprawia dokładność LLM - Kawałki i wstępne przetwarzanie dokumentów tekstowych w celu optymalizacji wydajności wyszukiwania semantycznego - Generuj wysokiej jakości osadzanie wektorów za pomocą nowoczesnych modeli osadzania - Konfiguruj bazy danych wektorowych do przechowywania, indeksowania i zapytań o wysokowymiarowe dane - Projektuj skuteczne szablony monitów, które wstrzykują pobrany kontekst do zapytań modelu języka - Oceń i zoptymalizuj wydajność RAG przy użyciu podstawowych metryk pobierania i nowoczesnych wzorców oceny. Kurs zaczyna się od podstawowych pojęć wyszukiwania semantycznego i przestrzeni wektorowej, zanim przejdziemy do krok po kroku pisemnych implementacji pobierania dokumentów, indeksowania i potoków generowania. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, entuzjastów danych i początkujących w AI, którzy chcą budować praktyczne aplikacje AI, bez wcześniejszego doświadczenia w bazach danych wektorowych wymaganych poza podstawową znajomością Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby budować inteligentniejsze, oparte na danych systemy AI.