Costruire Sistemi RAG da Zero

I Large Language Models sono incredibilmente potenti, ma spesso non hanno accesso ai tuoi dati specifici e privati. La Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) risolve questo problema collegando gli LLM a fonti di conoscenza esterne per fornire risposte accurate e contestualizzate. Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di costruzione delle tue applicazioni RAG funzionali da zero. Acquisirai una chiara base concettuale e pratica su come preparare i dati, gestire gli embedding e interrogare i database vettoriali. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura centrale dei sistemi RAG e come il recupero migliora la generazione degli LLM. - Preparare e suddividere efficacemente i dati testuali grezzi per mantenere il significato semantico. - Generare embedding di testo e memorizzarli in moderni database vettoriali. - Implementare query di ricerca semantica per recuperare contesti altamente pertinenti. - Applicare schemi di prompt engineering per combinare i dati recuperati con le query LLM. - Valutare gli output del sistema RAG per accuratezza, pertinenza e prevenzione delle allucinazioni. Il corso inizia con la terminologia AI essenziale e i concetti architettonici prima di guidarti attraverso la preparazione dei dati, la generazione di embedding, l'archiviazione vettoriale e l'integrazione finale degli LLM. Imparerai attraverso chiare spiegazioni scritte, walkthrough di codice strutturati ed esercizi concettuali. Questo corso è progettato per sviluppatori principianti e appassionati di AI che desiderano comprendere RAG da zero. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con database vettoriali o API di AI generativa, sebbene una familiarità di base con Python sia utile. Inizia a leggere oggi per costruire la tua prima applicazione AI connessa ai dati.