Создание RAG-приложений с LlamaIndex и JavaScript

Интеграция проприетарных данных с большими языковыми моделями является ключом к созданию по-настоящему интеллектуальных приложений, но знание того, как подключить эти системы, может быть сложной задачей. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы генерации дополненного поиска (RAG) с использованием JavaScript. Вы перейдете от понимания основных концепций ИИ к созданию функциональных приложений, использующих данные. К концу этого курса вы узнаете, как вводить, индексировать и запрашивать свои собственные документы, позволяя LLM предоставлять точные ответы на основе ваших конкретных данных. Что вы узнаете: - Понять основную архитектуру поиска-дополненного генерирования (RAG) и векторного поиска. - Введение и анализ неструктурированных данных с использованием утилиты LlamaIndex. - Создание и управление векторными вставками для семантического представления данных. - Настройка движков запросов для получения соответствующего контекста для больших языковых моделей. - Внедрять основные методы быстрого проектирования для уточнения ответов приложений. - Создать функциональный поисковый интерфейс с использованием современного JavaScript. Путешествие начинается с фундаментальной терминологии ИИ и концепций RAG, а затем переходит к практическим просмотрам кода. Вы прочтете четкие объяснения компонентов LlamaIndex.TS и пошагово практикуете структурирование конвейеров данных. Этот курс предназначен для разработчиков JavaScript, которые не знакомы с концепциями ИИ и RAG, и не требует предыдущего опыта работы с машинным обучением. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу пользовательских данных в ваших приложениях JavaScript.