Budowanie systemów RAG z otwartymi modelami: praktyczny przewodnik

Duże modele językowe są niezwykle potężne, ale często nie mają dostępu do konkretnych, prywatnych danych lub danych w czasie rzeczywistym. Retrieval-Augmented Generation (RAG) rozwiązuje ten problem, łącząc otwarte modele z dokumentacją i bazami danych, zapewniając dokładne i uzasadnione odpowiedzi. Ten kurs tekstowy prowadzi od podstawowych koncepcji AI do budowy własnego w pełni funkcjonalnego rurociągu RAG. Zrozumiesz, jak przetwarzać tekst, generować osadzanie, przechowywać je w wektorowych bazach danych i pobierać najbardziej istotne informacje, aby kierować wyjściami modelu językowego. Czego się nauczysz: Zrozum podstawową terminologię RAG, osadzania wektorów i modeli języków open source;Kawałek i przygotowanie nieuporządkowanych danych tekstowych do wydajnego wyszukiwania semantycznego;Konfiguruj bazy danych wektorowych do przechowywania i zapytania danych wielowymiarowych;Zastosuj szybkie techniki inżynierskie, aby kierować otwartymi modelami za pomocą pobranego kontekstu;Wdrożyć Podstawowe strategie ewaluacji do pomiaru dokładności systemu RAG; Poznaj nowoczesne ramy orkiestracji, aby usprawnić przepływ pracy programistycznej. Zaczniesz od zbadania podstawowych pojęć wyszukiwania semantycznego i podpowiedzi modelu językowego. Następnie przejdziesz krok po kroku przez pisemny przepływ pracy, ucząc się, jak złożyć i udoskonalić każdy element nowoczesnej architektury RAG. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, konstruktorów technicznych i ciekawskich uczniów, którzy są nowicjuszami w inżynierii AI. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z uczeniem maszynowym, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość programowania. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc otwartych modeli z własnymi danymi.