Podstawy pozyskiwania Augmented Generation

Rozwiązanie Retrieval Augmented Generation (RAG) oferuje potężne rozwiązanie, łącząc Twoją sztuczną inteligencję z zewnętrznymi, wiarygodnymi źródłami wiedzy, co pozwala na szybsze i bardziej dokładne generowanie odpowiedzi. Ten kurs poprowadzi Cię przez podstawowe koncepcje i praktyczne wdrożenie systemów RAG, umożliwiając tworzenie aplikacji AI, które są nie tylko mądrzejsze, ale także bardziej przejrzyste i godne zaufania. Zdobędziesz umiejętności, aby wzmocnić modele językowe za pomocą informacji w czasie rzeczywistym, specyficznych dla domeny, znacznie poprawiając ich wydajność i użyteczność. Czego się nauczysz: * Zrozumienie podstawowych zasad i elementów architektonicznych Retrieval Augmented Generation (RAG). * Naucz się wdrażać skuteczne mechanizmy wyszukiwania za pomocą wektorowych baz danych dla informacji kontekstowych. * Zintegruj duże modele językowe z pobranymi danymi w celu dokładnego i spójnego generowania tekstu. * Ocena i poprawa wydajności systemu RAG poprzez praktyczne wskaźniki i iteracyjne udoskonalenie. * Poznaj podstawowe techniki inżynierii szybkiej w celu optymalizacji interakcji z modelami generacji w RAG. * Stosować podstawowe strategie włączania uporządkowanej wiedzy, w tym prostych wykresów wiedzy do przepływów pracy RAG. Począwszy od wprowadzenia do wyzwań, które stawia RAG, kurs systematycznie obejmuje komponenty wyszukiwania, modele generowania, wzorce integracji i strategie oceny.Będziesz przechodzić od teoretycznego zrozumienia do praktycznego zastosowania poprzez jasne, pisemne wyjaśnienia i fragmenty kodu. Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnych początkujących bez wcześniejszego doświadczenia w RAG, dużych modelach językowych lub zaawansowanych koncepcjach AI.Podstawowa znajomość programowania jest pomocna, ale nie jest ściśle wymagana. Już dziś zacznij tworzyć inteligentne aplikacje AI, które wykorzystują moc wiedzy zewnętrznej.