Pierwsze kroki z RAG: połączenie sztucznej inteligencji z danymi prywatnymi

Gotowe modele AI są potężne, ale brakuje im dostępu do prywatnych plików, wewnętrznych wiki i niestandardowych baz danych.Wdrożenie Retrieval-Augmented Generation (RAG) jest kluczem do wypełnienia tej luki i sprawienia, że AI będzie działać z konkretnymi danymi. Ten kurs tekstowy prowadzi Cię przez proces projektowania i budowania systemów RAG.Będziesz przechodzić od zrozumienia podstawowych ograniczeń generatywnych AI do budowy niezawodnego potoku, który pobiera odpowiedni tekst dokumentu i wykorzystuje go do generowania dokładnych, świadomych kontekstu odpowiedzi. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową architekturę Retrieval-Augmented Generation i jak poprawia dokładność modelu. - Przygotuj i wyczyść dane dokumentu za pomocą nowoczesnych strategii dzielenia tekstu i dzieleń. - Generuj osadzanie wektorów, aby reprezentować znaczenie semantyczne w dokumentach. - Skonfiguruj bazę danych wektorowych do przechowywania, indeksowania i zapytania osadzone segmenty dokumentów. - Zastosuj szybkie techniki inżynierskie, aby uziemić odpowiedzi AI ściśle w pobranych materiałach źródłowych. - Ocena jakości pobierania i dokładności generowania, aby zapobiec halucynacjom. Zaczniesz od nauki podstawowej terminologii przestrzeni wektorowych, osadzania i wyszukiwania semantycznego, zanim przejdziesz do przewodników krok po kroku do budowania funkcjonalnego potoku RAG. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, specjalistów ds. Danych i entuzjastów technologii, którzy chcą budować niestandardowe aplikacje AI.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z bazami danych wektorów lub przetwarzaniem języka naturalnego. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować pełny potencjał AI w swojej bibliotece dokumentów.