Sviluppare sistemi RAG con Azure OpenAI e Azure AI Search

Connettere i modelli linguistici di grandi dimensioni ai tuoi dati aziendali proprietari è la chiave per costruire applicazioni AI veramente utili. Questo corso ti guida attraverso il processo di progettazione e implementazione di sistemi di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) utilizzando l'ecosistema Azure. Leggendo questa guida completa, passerai dalla comprensione dei concetti AI di base all'implementazione di architetture di recupero sofisticate e pronte per la produzione. Imparerai come preparare i dati, generare embeddings e orchestrare flussi di lavoro di ricerca che forniscano risposte AI altamente accurate e contestualmente consapevoli. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali di RAG, embeddings vettoriali e ricerca semantica - Configurare Azure AI Search per indicizzare, archiviare e recuperare documenti non strutturati - Implementare capacità di database vettoriale e query di ricerca ibrida con CosmosDB - Esplorare architetture GraphRAG utilizzando Neo4j per analizzare relazioni complesse tra dati - Progettare sistemi RAG multimodali che gestiscono input sia testuali che di immagine - Integrare componenti di ricerca con modelli linguistici all'interno di Azure AI Studio Questo corso basato su testo inizia con la terminologia essenziale e i concetti fondamentali di ricerca prima di passare a guide di implementazione passo-passo e pattern architetturali. Attraverso chiare spiegazioni scritte e snippet di codice pratici, acquisirai una comprensione profonda e concettuale dei moderni sistemi di recupero. Questo corso è progettato per sviluppatori software, professionisti dei dati e appassionati di AI che desiderano costruire soluzioni AI personalizzate connesse ai dati. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con RAG o i servizi Azure AI. Inizia a leggere oggi per costruire sistemi di recupero sicuri e scalabili per le tue applicazioni AI.