Fundamentos de geração aumentada

A Geração Aumentada de Recuperação (RAG) oferece uma solução poderosa conectando sua IA a fontes de conhecimento externas e confiáveis, permitindo que você adicione dados de forma mais rápida e eficiente. Este curso irá guiá-lo através dos conceitos fundamentais e implementação prática de sistemas RAG, permitindo que você construa aplicativos de IA que não são apenas mais inteligentes, mas também mais transparentes e confiáveis. Você ganhará as habilidades para aprimorar modelos de linguagem com informações específicas de domínio em tempo real, melhorando significativamente seu desempenho e utilidade. O que você vai aprender: * Entenda os princípios básicos e os componentes arquitetônicos da Geração Aumentada de Recuperação (RAG). * Aprenda a implementar mecanismos de recuperação eficazes usando bancos de dados vetoriais para informações contextuais. * Integrar modelos de linguagem grandes com dados recuperados para geração de texto preciso e coerente. * Avaliar e melhorar o desempenho do sistema RAG através de métricas práticas e refinamento iterativo. * Explore técnicas de engenharia de prompts fundamentais para otimizar interações com modelos de geração em RAG. * Aplicar estratégias básicas para incorporar conhecimento estruturado, incluindo gráficos de conhecimiento simples, em fluxos de trabalho RAG. Começando com uma introdução aos desafios que o RAG aborda, este curso aborda sistematicamente componentes de recuperação, modelos de geração, padrões de integração e estratégias de avaliação.Você progredirá da compreensão teórica para a aplicação prática através de explicações claras e escritas e trechos de código. Este curso é projetado para iniciantes absolutos sem experiência prévia em RAG, modelos de linguagem grandes ou conceitos avançados de IA.A familiaridade básica com a programação é útil, mas não estritamente necessária. Comece a criar aplicativos de IA inteligentes que aproveitem o poder do conhecimento externo hoje mesmo.