Truy cập ngày 1 tháng 10 năm 2012.  Introduction to RAG: Building Context-Aware Generative AI Applications

Mô hình AI sinh sản là cực kỳ mạnh mẽ, nhưng chúng thường thiếu khả năng truy cập vào dữ liệu thời gian thực cụ thể của bạn và có thể ảo giác câu trả lời sai. Retrieval-Augmented Generation (RAG) giải quyết hạn chế nghiêm trọng này bằng cách nối kết khoảng cách giữa các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trước và cơ sở kiến thức riêng của bạn. Chương trình chỉ có văn bản này cung cấp một giới thiệu toàn diện về mô hình AI hiện đại cần thiết này. Bằng cách đọc qua các giải thích cấu trúc của chúng tôi và làm việc thông qua các bài tập dựa trên văn bản thực tế, bạn sẽ làm chủ các quy trình cần thiết để đáp ứng AI trong dữ liệu thực tế và tùy chỉnh. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các hạn chế cơ bản của LLM để tự tin thiết kế và đánh giá các đường ống RAG của riêng bạn. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc cốt lõi của Generative AI và tại sao RAG là thiết yếu cho các ứng dụng sản xuất. - Học cách tìm kiếm ngữ nghĩa và cơ sở dữ liệu vector lưu trữ và lấy lại thông tin có liên quan cao. - Apply text chunking strategies and embedding models to prepare your proprietary documents. - Thiết kế các mẫu kỹ thuật nhanh chóng kết hợp liên tục ngữ cảnh lấy lại với truy vấn người dùng. - Luyện tập tối ưu hóa độ chính xác và giảm bớt các ảo giác thông thường của AI. - Tìm hiểu các kỹ thuật đánh giá hiện đại để đo lường tính phù hợp và sự thật của kết quả hệ thống. Chúng tôi bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu, phác thảo cách các mô hình sinh sản hoạt động và nơi RAG phù hợp với chồng AI hiện đại. Từ đó, bạn sẽ tiến triển từng bước thông qua việc chuẩn bị dữ liệu, lưu trữ vector và dàn dựng truy vấn, xây dựng một nền tảng khái niệm và thực tiễn vững chắc. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, chuyên gia công nghệ và những người xây dựng tò mò muốn vượt qua các yêu cầu AI chung. Không cần kinh nghiệm trước với cơ sở dữ liệu vector hoặc học máy. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa tiềm năng đầy đủ của AI sinh sản dẫn dắt bởi dữ liệu.