Budowanie lokalnych systemów LLM Q & A z RAG i Docker

Odblokuj potencjał dużych modeli językowych dla swoich konkretnych danych, zachowując pełną kontrolę i prywatność bez polegania na zewnętrznych usługach w chmurze.Ten kurs umożliwia projektowanie, budowanie i wdrażanie własnego bezpiecznego, lokalnego systemu odpowiadania na pytania przy użyciu zasad Retrieval Augmented Generation (RAG) i nowoczesnych narzędzi. Czego się nauczysz: * Zrozum podstawowe pojęcia dużych modeli językowych (LLM) i Retrieval Augmented Generation (RAG). * Konfiguruj i zarządzaj kontenerami Docker do lokalnego rozwoju i wdrażania komponentów AI. * Wdrażanie i interakcja z lokalnych LLMs za pomocą Ollama dla prywatnych, na urządzeniu wnioskowania. * Zintegruj ramy R2R, aby zbudować solidne aplikacje Q&A oparte na RAG. * Zastosuj podstawowe techniki inżynierii promptowej, aby zoptymalizować odpowiedzi systemu RAG. * Ocena skuteczności systemu RAG za pomocą prostych wskaźników. Kurs zaczyna się od podstaw LLM i RAG, a następnie przechodzi przez praktyczną konfigurację lokalnego środowiska, wdrażanie modelu i integrację komponentów w celu zbudowania kompletnej aplikacji.Ten kurs jest idealny dla początkujących, którzy chcą dowiedzieć się o AI, LLMs i Docker, bez wcześniejszego doświadczenia w tych obszarach. Rozpocznij swoją podróż do budowania inteligentnych, prywatnych systemów Q&A.