Criando aplicativos de IA gerativos com bancos de dados RAG e vetoriais

Os modelos de linguagem grandes padrão geralmente não têm acesso a dados privados ou em tempo real, limitando sua utilidade para necessidades de negócios específicas.Combinando a IA generativa com a Geração Aumentada de Recuperação (RAG), você pode basear LLMs em seus próprios dados personalizados para fornecer respostas precisas e contextuais. Este curso orienta você através do processo de concepção e implementação de arquiteturas RAG a partir do zero.Você aprenderá a preparar seus dados, armazená-los em bancos de dados vetoriais, recuperar informações relevantes e alimentá-los para modelos generativos para construir aplicativos mais inteligentes. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de IA generativa, incorporações e geração aumentada por recuperação. - Configurar e consultar bancos de dados vetoriais para armazenar e recuperar dados de alta dimensão com eficiência. - Aplique técnicas de engenharia rápidas para otimizar como os modelos de linguagem usam o contexto recuperado. - Construa pipelines RAG limpos e modulares usando convenções Python modernas e padrões de estrutura. - Implemente técnicas de avaliação para medir a precisão e a relevância das respostas do seu sistema. Começando com a terminologia fundamental e os conceitos básicos de IA, o curso faz transições para guias escritos e trechos de código práticos e passo a passo.Você explorará a ingestão de dados, a indexação de vetores e a orquestração de pipeline para montar um sistema RAG totalmente funcional. Este curso é projetado para aspirantes a desenvolvedores de IA, engenheiros de software e entusiastas da tecnologia que desejam criar aplicativos de IA personalizados; nenhuma experiência prévia com IA generativa ou bancos de dados vetoriais é necessária. Comece a ler hoje para começar a construir seus próprios sistemas de IA inteligentes e orientados a dados.