Daftar sistem operasi ^ "About OpenBSD: A Brief History".

Model bahasa besar sangat kuat, tapi mereka sering kali tidak memiliki akses ke data Anda yang spesifik, pribadi, atau real-time. Retrieval-Augmented Generation (RAG) menyelesaikan masalah ini dengan menghubungkan model terbuka dengan dokumentasi dan database Anda, sehingga memastikan respon yang akurat dan berbasis. Kursus hanya teks ini memandu Anda dari konsep AI dasar untuk membangun pipa RAG yang sepenuhnya berfungsi. Anda akan memahami bagaimana memproses teks, menghasilkan embedding, menyimpannya dalam database vektor, dan mengambil informasi yang paling relevan untuk memandu keluaran model bahasa Anda. Apa yang Anda pelajari: Mengerti terminologi inti RAG, embedding vektor, dan model bahasa sumber terbuka; Chunk dan menyiapkan data teks tidak terstruktur untuk pencarian semantik yang efisien; Konfigurasi basis data vektor untuk menyimpan dan menanyakan data dimensi tinggi; Terapkan teknik rekayasa prompt untuk memandu model terbuka menggunakan konteks yang diperoleh; Implementasi Strategi evaluasi dasar untuk mengukur akurasi sistem RAG Anda; Mengeksplorasi kerangka kerja orkestrasi modern untuk menyempurnakan aliran kerja pengembangan Anda. Anda akan mulai dengan menjelajahi konsep-konsep dasar dari pencarian semantik dan model bahasa yang meminta. Kemudian, Anda akan maju melalui langkah-demi-langkah workflow tertulis, belajar bagaimana untuk mengumpulkan dan menyempurnakan setiap komponen dari arsitektur RAG modern. Kursus ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak, teknisi, dan siswa yang penasaran yang baru mengenal rekayasa AI. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan machine learning diperlukan, meskipun keakraban pemrograman dasar berguna. Mulai membaca hari ini untuk membuka kekuatan model terbuka dengan data Anda sendiri.