Fondamenti di Recupero-Generazione Aumentata (RAG)

La generazione aumentata per il recupero (RAG, Retrieval-Augmented Generation) offre una soluzione solida per migliorare i modelli linguistici di grandi dimensioni con informazioni aggiornate e pertinenti. Questo corso ti guiderà attraverso i concetti fondamentali di RAG, consentendoti di progettare e implementare sistemi che superino i limiti comuni dei modelli di linguaggio standalone di grandi dimensioni, offrendo output più affidabili e verificabili.Cosa imparerai:Comprendere i principi fondamentali e l'architettura di Retrieval-Augmented Generation (RAG). Applicare strategie per la preparazione, la segmentazione e l'indicizzazione dei dati per i sistemi RAG. Esercitarsi nell'implementazione di vari meccanismi di recupero per recuperare il contesto pertinente per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Identificare e mitigare le sfide comuni in RAG, come allucinazioni e colli di bottiglia delle prestazioni. Creare un motore RAG di base utilizzando concetti open source per applicazioni pratiche di risposta alle domande. Il corso inizia con la terminologia e i concetti essenziali di RAG, passando attraverso spiegazioni pratiche dei suoi componenti e guidandoti attraverso i passaggi per assemblare un sistema funzionale.Esplora come integrare fonti di dati esterne per migliorare le capacità di IA. Questo corso è progettato per principianti assoluti senza esperienza precedente in Retrieval-Augmented Generation o sviluppo avanzato di modelli di linguaggio di grandi dimensioni.Non sono richiesti prerequisiti tecnici specifici oltre all'alfabetizzazione informatica di base. Inizia oggi il tuo viaggio nella creazione di applicazioni AI più intelligenti e affidabili.