AI ส่วนตัวด้วย LLMs แบบโอเพนซอร์ส: การติดตั้งในเครื่อง, RAG, และเอเจนต์

คุณกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การเซ็นเซอร์ หรือค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ ของบริการ AI บนคลาวด์หรือไม่? การเปลี่ยนไปใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพนซอร์ส (open-source large language models) ช่วยให้คุณสามารถรันระบบ AI ที่ทรงพลังได้ทั้งหมดบนฮาร์ดแวร์ในเครื่องของคุณเอง ในหลักสูตรแบบข้อความนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการตั้งค่า ปรับแต่ง และรันโมเดล AI ส่วนตัวที่ปลอดภัย คุณจะพัฒนาจากการทำความเข้าใจความแตกต่างพื้นฐานระหว่างโมเดลแบบเปิด (open models) และแบบปิด (closed models) ไปสู่การสร้างแอปพลิเคชัน AI ขั้นสูงที่รับรู้บริบทโดยใช้ข้อมูลในเครื่อง สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของโมเดลภาษาแบบโอเพนซอร์ส และวิธีการเลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับฮาร์ดแวร์ของคุณ - กำหนดค่าและรันโมเดลในเครื่องโดยใช้เครื่องมือเช่น LM Studio และ Hugging Face - ประยุกต์ใช้เทคนิค prompt engineering ที่ปรับให้เหมาะกับสถาปัตยกรรมโอเพนซอร์สโดยเฉพาะ - สร้างไปป์ไลน์ Retrieval-Augmented Generation (RAG) เพื่อสอบถามเอกสารส่วนตัวของคุณได้อย่างปลอดภัย - ผสานรวม vector databases และจัดการ AI agents โดยใช้ LangChain - นำ function calling มาใช้เพื่อเชื่อมต่อโมเดลในเครื่องของคุณกับเครื่องมือภายนอกและ APIs หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยคำศัพท์ที่จำเป็นและข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์ โดยจะแนะนำคุณทีละขั้นตอนผ่านการติดตั้งในเครื่อง การกำหนดค่าโมเดล และการสร้างเวิร์กโฟลว์ AI ส่วนตัวที่ใช้งานได้จริง หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้น นักพัฒนา และผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัวที่ต้องการรัน AI ในเครื่อง โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้าน machine learning มาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อปลดล็อกพลังของปัญญาประดิษฐ์ที่ปลอดภัย เป็นอิสระ และไม่ถูกเซ็นเซอร์