Costruire applicazioni RAG con Atlas Vector Search

L'implementazione di Retrieval-Augmented Generation (RAG) consente di basare le risposte dell'intelligenza artificiale su informazioni aggiornate e basate sui fatti, senza dover riaddestrare i modelli a costi elevati. Questo corso basato su testo ti guiderà attraverso il processo di configurazione e utilizzo di Atlas Vector Search per alimentare la ricerca intelligente e i flussi di lavoro RAG.Passerai dalla comprensione della matematica vettoriale di base alla progettazione di query di ricerca semantiche e alla loro integrazione con modelli di linguaggio moderni. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali degli embedding vettoriali e della ricerca semantica - Configura un database MongoDB Atlas per archiviare e indicizzare vettori ad alta dimensione - Crea indici di ricerca vettoriale per eseguire query di somiglianza efficienti - Applicare i modelli RAG per recuperare dati contestualmente rilevanti per gli LLM - Integra i risultati della ricerca vettoriale con flussi di lavoro di ingegneria rapidi - Praticare la costruzione di pipeline di ricerca utilizzando moderni modelli di sviluppo Inizierai con le definizioni fondamentali dei database vettoriali e del recupero semantico prima di passare alle fasi pratiche di configurazione.Attraverso spiegazioni scritte ed esempi di codice chiari, imparerai a costruire query che collegano il tuo database direttamente ai framework di orchestrazione AI. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, amministratori di database e appassionati di AI che sono nuovi ai database vettoriali.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con la ricerca vettoriale o l'apprendimento automatico, anche se è utile una familiarità di base con i concetti di database. Inizia a leggere oggi stesso per scoprire il potenziale della ricerca semantica nelle tue applicazioni di database.