Real depth on fine-tuning embeddings, not fluff.
Fine-Tuning Embeddings i RAG dla Semantic Search
Buduj nowoczesne aplikacje AI, ucząc się trenować, oceniać i przeprowadzać fine-tuning modeli embeddingów, wdrażając jednocześnie techniki Retrieval-Augmented Generation.
-
💬
Instruktor AI
Zadawaj pytania o każdą lekcję i otrzymuj jasną odpowiedź od razu, o każdej porze. -
🕐
Zacznij kiedy chcesz
Bez harmonogramów i terminów — ucz się we własnym tempie, kiedy chcesz. -
🌐
Po polsku
Lekcje, zadania i certyfikat — wszystko w pełni w Twoim języku.
O tym kursie
W miarę jak aplikacje AI stają się coraz bardziej złożone, umiejętność dokładnego wyszukiwania i przetwarzania informacji jest wysoce pożądaną kompetencją. Semantic search w dużej mierze opiera się na wysokiej jakości embeddingach, aby zrozumieć prawdziwe znaczenie i kontekst tekstu.
Ten kurs pisemny poprowadzi Cię przez fundamentalne koncepcje modeli embeddingów, pokazując, jak dostosować je do Twoich konkretnych danych. Przeanalizujesz cały proces poprawy dokładności wyszukiwania, od podstawowej reprezentacji tekstu po nowoczesne potoki Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Czego się nauczysz:
- Zrozumiesz fundamentalną mechanikę embeddingów tekstu i reprezentacji wektorowych.
- Poznasz techniki fine-tuning wstępnie wytrenowanych modeli embeddingów na niestandardowych zestawach danych.
- Zastosujesz wzorce Retrieval-Augmented Generation (RAG) do budowy narzędzi AI świadomych kontekstu.
- Ocenisz wydajność modeli przy użyciu standardowych metryk podobieństwa semantycznego.
- Przećwiczysz integrację nowoczesnych baz danych wektorowych w celu wydajnego przechowywania i odpytywania danych.
- Skonfigurujesz podstawowe praktyki MLOps do zarządzania swoimi modelami po fine-tuning.
Materiał rozpoczyna się od ustalenia kluczowej terminologii i fundamentalnych definicji przed przejściem do praktycznej implementacji. Poprzez pisemne wyjaśnienia i jasne fragmenty kodu dowiesz się, jak te systemy współpracują i funkcjonują w rzeczywistych scenariuszach.
Zaprojektowany dla początkujących i aspirujących programistów AI, program ten nie wymaga wcześniejszej wiedzy z zakresu machine learning, aby zacząć.
Zacznij czytać już dziś, aby rozwijać swoje umiejętności w zakresie semantic search i nowoczesnego rozwoju AI.
Co otrzymasz
-
📜
Certyfikat ukończenia
Dodaj do profilu LinkedIn -
💬
Osobisty tutor AI
Utknąłeś na lekcji? Zapytaj wbudowanego tutora o cokolwiek, w dowolnej chwili. -
♾️
Dożywotni dostęp
Wracaj, kiedy chcesz — bez wygaśnięcia -
📱
Telefon lub komputer
Działa wszędzie, na każdym urządzeniu -
💸
Zwrot w 14 dni
Bez pytań -
⚡
Krótko i konkretnie
3 godz praktycznej treści
Certyfikat ukończenia
Każdy kurs ukończony w PickAClass wystawia taki certyfikat — oryginalny, z własnym kodem, weryfikowalny przez URL i szczegółowy co do tego, co faktycznie wykazano.
P
PickAClass
Profil umiejętności · weryfikowalny
Dokument
Certyfikat Mistrzostwa
Niniejszym poświadcza się, że
Imię Nazwisko
pomyślnie wykazał(a) biegłość w
Fine-Tuning Embeddings i RAG dla Semantic Search
Wykazane umiejętności
✓
Analiza wzorców behawioralnych
Podstawowy
1.2 godz.
✓
Ramy architektury decyzji
Biegły
1.4 godz.
✓
Projektowanie testów A/B
Biegły
1.7 godz.
✓
Copywriting behawioralny
Zaawansowany
1.9 godz.
P
PickAClass — Imię Nazwisko
Fine-Tuning Embeddings i RAG dla Semantic Search
Strona 2 z 2
Szczegóły wyników
Podsumowanie kursu
Ukończone lekcje
14 / 14
Pytania ćwiczeniowe
26 / 28
Przesłane zadania
4 (śr. 4,5 / 5)
Projekt końcowy
Oceniony — 4,6 / 5
Łączna praktyka
6.2 godz.
Wzorzec wydajności
Pozycja w kohorcie
Top 12% z 1,625
Czas do ukończenia
11 dni (mediana: 22)
Wynik biegłości
91 / 100
Wynik pytań ćwiczeniowych
94%
Weryfikacja umiejętności
Zweryfikowana ścieżka umiejętności
Recenzje (12)
Mejoró muchísimo mi sistema de búsqueda semántica.
Zawsze traktowałem modele embeddingów jak czarną skrzynkę, a ten kurs naprawdę je odczarował. Nauczyłem się nie tylko korzystać z gotowych modeli, ale też je dostrajać pod własną domenę, co znacząco poprawiło trafność wyszukiwania. Część o ewaluacji embeddingów była dla mnie odkryciem, bo wcześniej nie wiedziałem, jak mierzyć ich jakość. Połączenie tego z RAG pokazało, jak zbudować kompletny system, który faktycznie zwraca sensowne wyniki. Wszystko podane praktycznie, z kodem, który od razu przetestowałem na swoich danych. Semantyczne wyszukiwanie w moim projekcie działa teraz znacznie lepiej. Zdecydowanie polecam.
I went into this course thinking I already understood embeddings, and quickly realized how much I was missing. The walkthrough of fine-tuning an embedding model on domain-specific pairs made a real difference in my search results at work, queries that used to return irrelevant chunks now actually match intent. What stood out most was the evaluation section, showing how to measure retrieval quality before and after fine-tuning instead of just eyeballing results. The RAG pipeline build at the end tied everything together nicely, from chunking strategy to reranking. It's rare to find a course that goes this deep into the evaluation side rather than just the flashy demo part.
Раздел про дообучение эмбеддингов на своих данных реально помог поднять точность поиска в моём RAG-проекте.
O curso explica bem como treinar embeddings personalizados e por que isso melhora a busca semântica em comparação com modelos genéricos. Apliquei o pipeline de RAG em um protótipo interno e os resultados de recuperação ficaram bem mais relevantes. A única coisa é que a parte de avaliação de métricas poderia ter mais exemplos práticos.
El módulo de RAG explica de forma clara cómo combinar chunking y reranking para mejorar resultados de búsqueda semántica.
यह कोर्स embeddings को fine-tune करने का तरीका बहुत ही व्यवहारिक ढंग से समझाता है, जो मुझे कहीं और नहीं मिला। मैंने अपने ऑफिस के सर्च सिस्टम पर RAG pipeline लागू किया और नतीजे पहले से कहीं ज्यादा सटीक आए। खासकर evaluation वाला हिस्सा बहुत काम का लगा क्योंकि सिर्फ थ्योरी नहीं बल्कि असली डेटा पर टेस्टिंग दिखाई गई है।
L'approche pour évaluer la qualité de récupération avant et après le fine-tuning des embeddings est exactement ce qui manquait à mes projets RAG.
No tenía ni idea de cómo entrenar embeddings propios hasta este curso, y ahora entiendo por qué mi sistema de búsqueda semántica daba resultados tan mediocres antes. La parte de evaluación con métricas de recall me ayudó a comparar de forma objetiva el modelo base contra el fine-tuneado. Lo apliqué en un buscador interno de documentos y la diferencia se nota de inmediato.
The RAG pipeline sections are excellent and practical, but the embedding math portion could use a slower walkthrough for beginners.
Bagian fine-tuning embedding-nya sangat membantu untuk kasus pencarian di domain spesifik saya, meski penjelasan soal reranking agak terlalu cepat.
Inni uczyli się też
🎓 Z certyfikatem
Prywatna sztuczna inteligencja z LLM typu open source: wdrożenie lokalne, RAG i agenci
Certyfikat
Praktyka
$9.99
→
💼 Gotowy do pracy
🎓 Z certyfikatem
Dopracowywanie modeli OpenAI: dostosowywanie LLM za pomocą własnych danych
Certyfikat
Praktyka
$9.99
→
🏆 Najpopularniejszy
🎓 Z certyfikatem
Tworzenie systemów RAG za pomocą usług Azure OpenAI i Azure AI Search
Certyfikat
Praktyka
$9.99
→
💼 Gotowy do pracy
🎓 Z certyfikatem
Rozwój aplikacji AI z LangChain
Certyfikat
Praktyka
$9.99
→
Najczęstsze pytania
Czego potrzebuję, by wziąć udział w tym kursie? +
Wystarczy telefon lub komputer z internetem. Bez instalacji i specjalnego sprzętu.
Jak zapłacić? +
Kartą przez Stripe. Nie przechowujemy danych karty — robi to bezpiecznie Stripe.
Czy mogę otrzymać zwrot? +
Tak — pełen zwrot w 14 dni, bez pytań.
Jak długo będę mieć dostęp? +
Na zawsze. Po zakupie kurs jest twój — wracaj, kiedy chcesz.
Czy dostanę certyfikat? +
Tak. Po ukończeniu otrzymasz certyfikat, który możesz dodać do profilu LinkedIn.
Stworzony dla uczących się w
IT
Design
Finanse
Marketing
Ochrona zdrowia
Edukacja
Hotelarstwo
Produkcja
10
Zyskaj 10 kursów miesięcznie
Subskrybenci co miesiąc otrzymują 10 wybranych kursów za $0. Bez opłat za kursy — płacisz tylko za subskrypcję.
$49.99 / miesięcznie
- ✓ 10 kursów co miesiąc
- ✓ Anuluj w każdej chwili
Odnawia się co miesiąc. Niewykorzystane kursy wygasają z końcem każdego miesiąca rozliczeniowego.