Creare applicazioni RAG con Semantic Kernel e MongoDB

Le moderne applicazioni di IA richiedono di collegare i modelli linguistici di grandi dimensioni con i propri dati proprietari per prevenire le allucinazioni e fornire risposte altamente pertinenti. In questo corso basato su testo, imparerai come progettare e costruire robuste pipeline RAG utilizzando Semantic Kernel e MongoDB.Inizierai con i concetti fondamentali di incorporamento vettoriale e ricerca semantica e progredirai nell'integrazione di questi componenti in un'architettura applicativa coesa. Cosa imparerai: Comprendere l'architettura fondamentale dei sistemi di generazione di recupero-aumentata; Configurare MongoDB come database vettoriale ad alte prestazioni per l'archiviazione e l'incorporamento di query; Implementare query di ricerca semantica per recuperare dati contestuali rilevanti; Collegare modelli di linguaggio e archivi di dati utilizzando l'orchestrazione Semantic Kernel Il corso inizia con la terminologia di base relativa agli embedding vettoriali e all'indicizzazione del database prima di guidarti attraverso implementazioni di codice passo-passo e modelli di integrazione.Il corso si concentra su come creare una pipeline RAG completa e basata su testo da zero. Questo corso è progettato per sviluppatori di backend, ingegneri software e appassionati di IA che vogliono imparare l'architettura RAG da zero, senza esperienza precedente nei database vettoriali richiesti.Inizia a leggere oggi per sbloccare il potenziale delle applicazioni intelligenti e basate sui dati.