Hệ thống RAG: Thiết kế cho Tác nhân AI

Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) rất mạnh mẽ, nhưng kiến thức của chúng thường bị giới hạn trong dữ liệu huấn luyện. Khám phá cách các hệ thống Retrieval Augmented Generation (RAG) trao quyền cho LLM truy cập và sử dụng thông tin bên ngoài, cập nhật, làm cho chúng linh hoạt và chính xác hơn nhiều. Khóa học này hướng dẫn bạn qua các nguyên tắc cơ bản và triển khai thực tế của hệ thống RAG, cho phép bạn xây dựng các ứng dụng thông minh kết hợp sức mạnh suy luận của LLM với các nguồn kiến thức bên ngoài động, bao gồm cả tích hợp với các tác nhân AI. Bạn sẽ học được gì: * Hiểu kiến trúc cốt lõi và các thành phần của hệ thống Retrieval Augmented Generation (RAG). * Học cách triển khai các chiến lược phân đoạn văn bản hiệu quả và tạo vector embeddings cho cơ sở kiến thức. * Áp dụng các phương pháp truy xuất và kỹ thuật sắp xếp lại khác nhau để tối ưu hóa độ chính xác thông tin. * Thiết kế và tích hợp các mẫu RAG với các tác nhân AI để nâng cao khả năng ra quyết định và sử dụng công cụ. * Thực hành đánh giá hiệu suất hệ thống RAG và xác định các lĩnh vực cần cải thiện. * Cấu hình và quản lý các nguồn kiến thức cho các ứng dụng RAG động và có thể mở rộng. * Nắm vững các kỹ thuật kỹ thuật prompt được tùy chỉnh đặc biệt cho hiệu quả của hệ thống RAG. Khóa học bắt đầu với các khái niệm RAG nền tảng, tiến tới các bước triển khai thực tế, kỹ thuật tối ưu hóa và các mẫu tích hợp nâng cao với các tác nhân AI, kết thúc bằng các chiến lược đánh giá và tinh chỉnh liên tục. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu quan tâm đến AI và Mô hình Ngôn ngữ Lớn. Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với hệ thống RAG hoặc tác nhân AI. Bắt đầu xây dựng các ứng dụng AI thông minh hơn, nhận biết kiến thức ngay hôm nay.