AI Peribadi dengan LLM Sumber Terbuka: Pengerahan Tempatan, RAG, dan Ejen

Adakah anda bimbang tentang privasi data, penapisan, atau kos berulang perkhidmatan AI berasaskan awan? Beralih kepada model bahasa besar sumber terbuka membolehkan anda menjalankan sistem AI yang berkuasa sepenuhnya pada perkakasan tempatan anda sendiri. Dalam kursus berasaskan teks ini, anda akan belajar cara menyediakan, menyesuaikan, dan menjalankan model AI peribadi yang selamat. Anda akan maju daripada memahami perbezaan asas antara model terbuka dan tertutup kepada membina aplikasi AI lanjutan yang peka konteks menggunakan data tempatan. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami konsep asas model bahasa sumber terbuka dan cara memilih model yang sesuai untuk perkakasan anda. - Mengkonfigurasi dan menjalankan model secara tempatan menggunakan alat seperti LM Studio dan Hugging Face. - Mengaplikasikan teknik kejuruteraan gesaan (prompt engineering) yang disesuaikan khusus untuk seni bina sumber terbuka. - Membina saluran paip Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk menanyakan dokumen peribadi anda dengan selamat. - Mengintegrasikan pangkalan data vektor dan mengatur ejen AI menggunakan LangChain. - Melaksanakan function calling untuk menyambungkan model tempatan anda kepada alat dan API luaran. Kursus ini bermula dengan terminologi penting dan keperluan perkakasan, membimbing anda langkah demi langkah melalui pemasangan tempatan, konfigurasi model, dan membina aliran kerja AI peribadi yang praktikal. Kursus ini direka untuk pemula, pembangun, dan penyokong privasi yang ingin menjalankan AI secara tempatan, tanpa memerlukan pengalaman terdahulu dalam pembelajaran mesin. Mula membaca hari ini untuk membuka kunci kuasa kecerdasan buatan yang selamat, bebas, dan tanpa tapisan.