Fundamentos de geração de recuperação aumentada

A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é a técnica essencial para basear modelos de IA em dados factuais, melhorando significativamente a confiabilidade desses modelos. Este curso irá guiá-lo através dos princípios e aplicação prática de RAG, permitindo-lhe construir sistemas de IA que alavancam suas fontes de conhecimento específicas.Você aprenderá a preencher a lacuna entre grandes modelos de linguagem e seus próprios dados, criando soluções de IA mais confiáveis e capazes. O que você vai aprender: * Entenda os conceitos básicos de Recuperação-Geração Aumentada e sua importância. * Aprenda a integrar bases de conhecimento e documentos externos com modelos de IA. * Dominar os fundamentos de bancos de dados vetoriais para recuperação eficiente de informações. * Explore técnicas para reduzir as "alucinações" da IA e melhorar a precisão da saída. * Prática de construção de sistemas RAG fundamentais para respostas a perguntas e chatbots. * Aplicar estratégias de engenharia rápidas para melhorar o desempenho do RAG. O curso começa com uma explicação clara dos princípios fundamentais do RAG e avança para detalhes práticos de implementação.Este programa é projetado para iniciantes sem experiência prévia em RAG ou conceitos avançados de IA. Comece a construir aplicativos de IA mais confiáveis hoje.