Bản mẫu:Các ứng dụng của LMS

Sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn bị hạn chế bởi dữ liệu huấn luyện của chúng. Chương trình này cung cấp một nền tảng thực tế trong Retrieval-Augmented Generation (RAG), mô hình thiết yếu để xây dựng các ứng dụng LLM đáng tin cậy và dựa trên thực tế. Bạn sẽ chuyển qua việc tiêm đơn giản và học cách kiến trúc một đường ống dữ liệu hoàn chỉnh lấy lại ngữ cảnh liên quan trước khi tạo ra một phản hồi. Giải quyết RAG là quan trọng để triển khai LLM hiệu quả trong môi trường cụ thể hoặc doanh nghiệp. Bạn sẽ học được: * Hiểu các thành phần cốt lõi và quy trình làm việc của một hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG). * Apply kỹ thuật cho việc chuẩn bị dữ liệu, chunking, và tạo ra nhúng cho truy xuất hiệu quả. * Cấu hình lưu trữ vector và chiến lược chỉ mục để tối ưu hóa độ trễ lấy lại và tương quan. * Thiết kế các chiến lược lấy lại mạnh mẽ, bao gồm các cơ chế truy vấn và xếp hạng lại. * Thực hành kỹ thuật nhanh tiên tiến để tổng hợp ngữ cảnh lấy lại thành các câu trả lời mạch lạc, được hỗ trợ nguồn. * Đánh giá chất lượng đường ống RAG sử dụng các chỉ số chính cho sự trung thành, phù hợp và sử dụng ngữ cảnh. Chương trình bắt đầu với các khái niệm cơ bản và chuyển qua các giai đoạn hấp thụ và lấy dữ liệu, lên đến đỉnh điểm trong các bài tập thực tế tập trung vào sản xuất và đảm bảo chất lượng. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu và nhà phát triển mới đến hệ sinh thái LLM muốn chuyển từ hiểu biết lý thuyết sang phát triển ứng dụng thực tế. Không cần kinh nghiệm trước với cơ sở dữ liệu vector hoặc học máy tiên tiến. Bắt đầu xây dựng ứng dụng RAG sẵn sàng sản xuất đầu tiên của bạn hôm nay.