Основы и практические применения генерации на основе поиска и дополнения (RAG)

В больших языковых моделях часто отсутствуют специфические, своевременные или патентованные знания. Этот курс научит вас преодолевать этот разрыв с помощью методов дополненного генерирования (RAG). К концу этого курса вы будете понимать архитектуру современных систем RAG и обладать практическими навыками для создания, тестирования и развертывания собственных приложений ИИ, основанных на данных, с использованием таких отраслевых стандартов, как LangChain и Streamlit. Что вы узнаете: * Понимание основных компонентов RAG, включая индексирование, поиск документов и генерацию ответов. * Практическое применение эффективных стратегий дробления данных и методов встраивания в специализированные базы знаний. * Реализация рабочих процессов RAG с использованием архитектуры LangChain для бесперебойного подключения компонентов. * Настройка шаблонов подсказок для обеспечения контекстной релевантности и инструкций для получения точных результатов. * Создание пользовательских интерфейсов для ваших приложений RAG с использованием Streamlit рамок. * Применять основные методы оценки для определения актуальности и достоверности полученных ответов. Материал начинается с определения терминологии RAG и основных концепций, затем переходит в практические упражнения, направленные на создание конвейеров данных, интеграцию больших языковых моделей и разработку интерактивных фронт-эндов. Этот курс предназначен для начинающих, которые имеют базовые знания Python и хотят войти в область прикладного искусственного интеллекта. Не требуется предыдущий опыт развертывания LangChain, Streamlit или LLM. Начните овладевать практическими навыками, необходимыми для создания следующего поколения инструментов ИИ, основанных на знаниях.