Создание RAG-систем: поиск, переранжирование и оценка

Поскольку Large Language Models (LLMs) трансформируют разработку программного обеспечения, умение подключать их к пользовательским данным становится критически важным навыком. Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это отраслевой стандарт для обеспечения точности и контекстной осведомленности ответов AI. Этот текстовый курс проведет вас через создание RAG-системы с нуля. Вы начнете с основной терминологии AI и векторного поиска, затем перейдете к реализации гибридного поиска, применению методов переранжирования и оценке качества ответов вашей системы с использованием современных паттернов Python. Чему вы научитесь: - Поймите основополагающие концепции Retrieval-Augmented Generation и моделей эмбеддингов. - Создавайте кастомные конвейеры данных для подготовки и загрузки текста в современные векторные базы данных. - Внедряйте стратегии гибридного поиска, сочетающие ключевые слова и семантический поиск. - Применяйте алгоритмы переранжирования для повышения релевантности извлеченного контекста. - Оценивайте точность и качество ответов, сгенерированных LLM, используя современные отраслевые метрики. - Практикуйтесь в интеграции основ prompt engineering для оптимизации результатов AI. Учебная программа логично переходит от базовых определений и основных концепций AI к практическим шагам реализации. Вы изучите четкие объяснения и структурированные фрагменты кода, чтобы сформировать понимание интеграции современного AI-бэкенда. Этот курс, предназначенный для начинающих и разработчиков с базовыми знаниями программирования, не требует предварительного опыта в машинном обучении. Начните чтение сегодня, чтобы развить свои фундаментальные навыки в Retrieval-Augmented Generation.