Основы дополненного генерирования

Нередко ли ваши модели ИИ не содержат последнюю информацию или генерируют неактуальные ответы? Решение Retrieval Augmented Generation (RAG) предлагает мощное решение, подключая ваш ИИ к внешним, надежным источникам знаний. Этот курс поможет вам освоить основные концепции и практические методы реализации систем RAG, что позволит вам создавать приложения ИИ, которые будут не только умнее, но и более прозрачными и надежными. Вы приобретете навыки по улучшению языковых моделей с помощью информации в реальном времени, специфичной для данной области, значительно повышая их производительность и полезность. Что вы узнаете: * Понять основные принципы и архитектурные компоненты поиска дополненного поколения (RAG). * Учимся внедрять эффективные механизмы поиска с использованием векторных баз данных для контекстной информации. * Интеграция крупных языковых моделей с извлекаемыми данными для точного и последовательного генерирования текста. * Оценка и улучшение работы системы RAG с помощью практических показателей и итеративного уточнения. * Изучение основных методов быстрого проектирования для оптимизации взаимодействия с моделями генерации в RAG. * Применять основные стратегии для включения структурированных знаний, включая простые графы знаний в рабочие процессы РГА. Начиная с введения в проблемы, которые решает RAG, этот курс систематически охватывает компоненты поиска, модели генерации, модели интеграции и стратегии оценки. Вы пройдете от теоретического понимания к практическому применению с помощью четких письменных объяснений и фрагментов кода. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, не имеющих предыдущего опыта работы с RAG, большими языковыми моделями или продвинутыми концепциями ИИ. Основы программирования полезны, но не обязательны. Начните создавать интеллектуальные приложения ИИ, которые используют силу внешних знаний, сегодня.