Xây dựng hệ thống RAG với cơ sở dữ liệu vectơ

Bạn muốn xây dựng các hệ thống tìm kiếm và chatbot thông minh, hiểu được ngữ cảnh? Cơ sở dữ liệu vectơ là công nghệ cần thiết để chạy các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại. Chương trình này cung cấp một hiểu biết cơ bản, thực tiễn về cơ sở dấu vector và cách sử dụng chúng với Retrieval Augmented Generation (RAG). Bạn sẽ học được các khái niệm cốt lõi đằng sau việc nhúng, tìm kiếm tương tự, và triển khai một chatbot và API tìm kiểm dựa trên kiến thức. Bạn học được gì: Hiểu được các nguyên tắc của việc nhồi vector, tương tự ngữ nghĩa, và các phương pháp index hiệu quả. Cấu hình và triển khai nền tảng cơ sở dữ liệu vector cốt lõi, bao gồm Qdrant, Weaviate, và thư viện FAISS. Học cách làm việc với Retrieval Augmented Generation (RAG) để kết nối LLM với nguồn dữ kiện riêng của bạn. Luyện tập tạo, lập chỉ mục, và truy vấn tài liệu trong các kho vector khác nhau. Tạo một API tìm kiếm ngữ nghĩa cơ bản và một nguyên mẫu chatbot dựa trên RAG. Ứng dụng các khái niệm cơ bản để giám sát và đánh giá hiệu suất của các hệ thống tìm kiểm và lấy lại. Chương trình học bắt đầu với các định nghĩa và khái nhãn cơ bản, tiến hành qua cài đặt thực tế và các bài tập thực hiện. Chúng tôi tập trung hoàn toàn vào các lời giải thích bằng văn bản và mã cần thiết để đạt được kết quả thực tế. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu phát triển ứng dụng AI, những người muốn hiểu kiến trúc hiện đại cần thiết cho việc xây dựng các ứng dụng chạy LLM. Không cần phải có kiến thức trước về cơ sở dữ liệu vectơ. Bắt đầu xây dựng thế hệ tiếp theo của các ứng dụng thông minh ngay hôm nay.