Создание RAG-систем с открытыми моделями: практическое руководство

Большие языковые модели невероятно мощны, но им часто не хватает доступа к вашим конкретным, частным или текущим данным. Решение этой проблемы — поисково-дополненная генерация (RAG), которая подключает открытые модели к вашей документации и базам данных, обеспечивая точные и обоснованные ответы. Этот курс, состоящий только из текста, поможет вам освоить основные концепции искусственного интеллекта и построить свой собственный полностью функциональный конвейер RAG. Вы узнаете, как обрабатывать текст, создавать вложения, хранить их в векторных базах данных и извлекать наиболее важную информацию для вывода вашей языковой модели. Что вы узнаете: Понимание основной терминологии RAG, векторных вложений и языковых моделей с открытым исходным кодом; Подготовка и подготовка неструктурированных текстовых данных для эффективного семантического поиска; Настройка векторной базы данных основные стратегии оценки для измерения точности вашей системы RAG; Изучите современные рамки оркестрации для оптимизации рабочего процесса разработки. Вы начнете с изучения основных понятий семантического поиска и подсказок языковой модели. Затем вы пройдете поэтапный письменный рабочий процесс, изучая, как собрать и уточнить каждый компонент современной архитектуры RAG. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, технических строителей и любопытных учащихся, которые впервые работают с искусственным интеллектом. Не требуется предыдущий опыт работы с машинным обучением, хотя знакомство с основами программирования будет полезным. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу открытых моделей с помощью ваших собственных данных.