Le module sur le reranking a complètement changé ma façon d'aborder mes pipelines RAG, je ne pensais pas que ça ferait une telle différence sur la pertinence des résultats. L'utilisation de LangChain pour combiner recherche hybride et réécriture de requêtes est expliquée de manière très concrète.
RAG gamit ang Python: Hybrid Search, Reranking, at Rewriting
Matutong bumuo ng mga modernong Retrieval-Augmented Generation application gamit ang LangChain, vector databases, at mga intelligent search technique mula sa simula.
-
💬
AI instructor
Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras. -
🕐
Magsimula anumang oras
Walang iskedyul o deadline — mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan. -
🌐
Sa Filipino
Mga aralin, gawain at sertipiko — lahat ay ganap na nasa wika mo.
Tungkol sa kursong ito
Ang mga large language model ay makapangyarihan, ngunit madalas silang kulang sa access sa iyong partikular na data. Ang Retrieval-Augmented Generation (RAG) ang nagtutulay sa puwang na ito, na nagbibigay-daan sa iyo na ikonekta ang AI sa mga custom knowledge base.
Sa text-based course na ito, tutuklasin mo kung paano bumuo ng mga matatag na RAG system gamit ang Python. Magsisimula sa mga pangunahing konsepto, magpapatuloy ka sa pagpapatupad ng mga modernong technique tulad ng hybrid search, result reranking, at query rewriting upang lubos na mapabuti ang katumpakan ng mga tugon ng AI.
Ang iyong matututuhan: Unawain ang core architecture at terminolohiya ng Retrieval-Augmented Generation; Bumuo ng mga foundational RAG pipeline gamit ang Python at LangChain; Magpatupad ng mga vector database para mag-imbak at kumuha ng mga document embedding; Mag-apply ng mga hybrid search technique na pinagsasama ang keyword at semantic retrieval; Pagbutihin ang katumpakan ng AI gamit ang result reranking at query rewriting patterns; Galugarin ang mga modernong Agentic AI na konsepto para sa autonomous data retrieval.
Magsisimula ang course sa malinaw na mga depinisyon ng AI terminology bago lumipat sa mga praktikal na Python implementation. Babasahin mo ang mga detalyadong paliwanag, susuriin ang mga code snippet, at magpapraktis sa pagbuo ng mga text-based AI retrieval system nang hakbang-hakbang.
Ang course na ito ay idinisenyo para sa mga baguhan at nagnanais na maging developer; walang kinakailangang naunang karanasan sa advanced machine learning. Simulan ang pagbabasa ngayon upang i-unlock ang kapangyarihan ng modernong RAG at bumuo ng mas matatalinong data-driven application.
Ang makukuha mo
-
📜
Certificate ng pagtatapos
Idagdag sa LinkedIn profile mo -
💬
Personal na AI tutor
Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan. -
🎧
Kasama ang audio version
Mag-aral kahit saan — hindi kailangan ng screen -
♾️
Lifetime access
Bumalik anumang oras, walang expiry -
📱
Telepono o computer
Gumagana saanman, kahit anong device -
💸
14-day refund
Walang tanong -
⚡
Maikli at focused
2 oras 30 min ng practical content
Certificate ng pagtatapos
Bawat kursong tinapos mo sa PickAClass ay nag-iisyu ng credential na ganito — orihinal, may sariling code, ma-verify sa URL, at detalyado tungkol sa aktwal na naipakita.
P
PickAClass
Skills profile · verifiable
Dokumento
Certificate of Mastery
Pinatutunayan nito na
Pangalan Apelyido
ay matagumpay na nagpakita ng kahusayan sa
RAG gamit ang Python: Hybrid Search, Reranking, at Rewriting
Mga skill na ipinakita
✓
Pagsusuri ng Behavioral Pattern
Pundasyonal
1.2 oras
✓
Mga framework ng decision-architecture
Bihasa
1.4 oras
✓
Disenyo ng A/B test
Bihasa
1.7 oras
✓
Behavioral copywriting
Advanced
1.9 oras
P
PickAClass — Pangalan Apelyido
RAG gamit ang Python: Hybrid Search, Reranking, at Rewriting
Pahina 2 ng 2
Detalye ng performance
Buod ng coursework
Mga araling natapos
14 / 14
Practice questions
26 / 28
Mga assignment na isinumite
4 (avg 4.5 / 5)
Capstone project
Nasuri — 4.6 / 5
Kabuuang practice
6.2 oras
Performance benchmark
Cohort rank
Top 12% sa 1,625
Oras hanggang matapos
11 araw (median: 22)
Mastery score
91 / 100
Practice-question score
94%
Skill verification
Verified Skill Path
Mga review (6)
أخيرًا شرح واضح لكيفية دمج البحث الهجين وإعادة الترتيب في نظام RAG بدلاً من الاكتفاء بالاسترجاع البسيط. الجزء الخاص بإعادة صياغة الاستعلامات باستخدام LangChain كان عمليًا جدًا وساعدني في تحسين دقة النتائج بشكل ملموس.
Good deep dive into the parts of RAG that most tutorials skip, especially the hybrid search and reranking sections which finally explained why my retrieval results were mediocre. The LangChain code examples are solid, though the query rewriting module could use a bit more explanation on tuning the prompts.
Hibrit arama ve reranking konularını bu kadar net anlatan başka bir kaynak bulamamıştım. LangChain ile query rewriting kısmını uygulamalı örneklerle göstermesi, RAG pipeline'ının neden bazen alakasız sonuç döndürdüğünü anlamamı sağladı.
Давно искал внятное объяснение гибридного поиска, и здесь наконец сложилась картина: как совмещать плотные эмбеддинги с BM25 и зачем потом прогонять результаты через реранкер. Особенно зашёл блок про переписывание запроса перед обращением к векторной базе — раньше я недооценивал этот шаг, а он реально поднял качество выдачи в моём проекте на LangChain. Примеры рабочие, всё запускается без танцев с бубном. Единственное, по выбору самой векторной БД хотелось бы поглубже, но в целом курс закрыл почти все мои вопросы по RAG.
Selama ini saya cuma tahu RAG sebatas 'ambil dokumen terus masukin ke prompt', tapi kursus ini benar-benar membongkar detail yang sering dilewatkan seperti hybrid search dan reranking. Bagian yang paling membuka mata saya adalah query rewriting, ternyata banyak hasil pencarian yang buruk itu bukan karena embedding jelek tapi karena pertanyaan awal dari user memang ambigu. Contoh kode dengan LangChain dijelaskan langkah demi langkah sehingga saya bisa langsung praktik di proyek sendiri tanpa kebingungan. Urutan materinya juga masuk akal, dari retrieval sederhana sampai pipeline lengkap yang menggabungkan semua teknik. Setelah menyelesaikan kursus ini, hasil pencarian RAG saya jauh lebih relevan dibanding sebelumnya.
Kinuha rin ng iba
🎓 May sertipiko
Pribadong AI gamit ang Open-Source LLMs: Lokal na Pag-deploy, RAG, at Agents
Sertipiko
Pagsasanay
39 zł
→
💼 Handa sa trabaho
🎓 May sertipiko
Fine-Tuning ng OpenAI Models: I-customize ang LLMs Gamit ang Iyong Sariling Data
Sertipiko
Pagsasanay
39 zł
→
🏆 Pinaka-popular
🎓 May sertipiko
Pagbuo ng mga RAG System gamit ang Azure OpenAI at Azure AI Search
Sertipiko
Pagsasanay
39 zł
→
💼 Handa sa trabaho
🎓 May sertipiko
Pagbuo ng AI Application gamit ang LangChain
Sertipiko
Pagsasanay
39 zł
→
Mga madalas itanong
Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +
Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.
Paano ako magbabayad? +
Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card — secure na hinahawakan ng Stripe.
Pwede ba akong mag-refund? +
Oo — full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.
Hanggang kailan ang access ko? +
Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course — balikan mo kahit kailan.
Makakakuha ba ako ng certificate? +
Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.
Para sa mga learner sa
Tech
Design
Finance
Marketing
Healthcare
Edukasyon
Hospitality
Manufacturing
10
Kumuha ng 10 kurso kada buwan
Nakakakuha ang members ng 10 kursong pinili nila bawat buwan sa 0 zł. Walang bayad kada kurso — subscription lang ang babayaran mo.
190 zł / bawat buwan
- ✓ 10 kurso bawat buwan
- ✓ Kanselahin anumang oras
Nagre-renew buwan-buwan. Ang hindi nagamit na kurso ay mag-e-expire sa katapusan ng bawat buwan ng singil.