Budowanie systemów RAG z wektorowych baz danych

Chcesz zbudować inteligentne systemy wyszukiwania i czatu, które rozumieją kontekst?Bazy danych wektorowych są niezbędną technologią zasilają nowoczesne aplikacje modelu językowego o dużej skali. Ten kurs zapewnia praktyczne, podstawowe zrozumienie baz danych wectorowych i sposobu korzystania z nich za pomocą Retrieval Augmented Generation (RAG). Poznasz podstawowe pojęcia związane z osadzaniem, wyszukiwaniem podobieństw i wdrażaniem funkcjonalnego chatbota opartego na wiedzy i wyszukiwarki API.Czego się nauczysz:Zrozum zasady osadzania wektorów, podobieństwa semantyczne i wydajne metody indeksowania. Skonfiguruj i wdrażaj podstawowe platformy baz danych wektorowych, w tym Qdrant, Weaviate i bibliotekę FAISS. Opanuj przepływ pracy dla Retrieval Augmented Generation (RAG), aby połączyć LLM z prywatnymi źródłami danych.Praktykuj tworzenie, indeksowanie i zapytania dokumentów w różnych magazynach wektorów. Zbuduj podstawowy interfejs API wyszukiwania semantycznego i funkcjonalny prototyp chatbota oparty na RAG.Zastosuj podstawowe pojęcia do monitorowania i oceny wydajności systemów wyszukiwarki i wyszukiwarek.Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji i koncepcji, postępując poprzez praktyczną konfigurację i praktyczne ćwiczenia implementacyjne. Skupiamy się wyłącznie na pisemnych wyjaśnieniach i kodzie niezbędnym do osiągnięcia praktycznych rezultatów. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w tworzeniu aplikacji AI, którzy chcą zrozumieć nowoczesną architekturę niezmiernie ważną dla tworzenia aplikacji opartych na LLM. Zacznij tworzyć inteligentne aplikacje nowej generacji już dziś.