Membangun Sistem RAG: Pencarian, Reranking, dan Evaluasi

Seiring Large Language Models (LLMs) mentransformasi pengembangan perangkat lunak, kemampuan untuk menghubungkannya ke data kustom menjadi keterampilan yang sangat penting. Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah standar industri untuk membuat respons AI akurat dan sadar konteks. Kursus berbasis teks ini memandu Anda membangun sistem RAG dari awal. Anda akan mulai dengan terminologi inti AI dan vector search, kemudian berlanjut ke implementasi hybrid search, menerapkan teknik reranking, dan mengevaluasi kualitas jawaban sistem Anda menggunakan pola Python modern. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami konsep dasar Retrieval-Augmented Generation dan model embedding. - Membangun pipeline data kustom untuk menyiapkan dan memasukkan teks ke dalam database vektor modern. - Mengimplementasikan strategi hybrid search yang menggabungkan pencarian kata kunci dan semantik. - Menerapkan algoritma reranking untuk meningkatkan relevansi konteks yang diambil. - Mengevaluasi akurasi dan kualitas respons yang dihasilkan LLM menggunakan metrik industri saat ini. - Berlatih mengintegrasikan dasar-dasar prompt engineering untuk mengoptimalkan output AI. Kurikulum mengalir secara logis dari definisi dasar dan konsep inti AI ke langkah-langkah implementasi praktis. Anda akan membaca penjelasan yang jelas dan mempelajari cuplikan kode yang terstruktur dengan baik untuk membangun pemahaman Anda tentang integrasi backend AI modern. Dirancang untuk pemula dan pengembang dengan pengetahuan pemrograman dasar, kursus ini tidak memerlukan pengalaman machine learning sebelumnya. Mulailah membaca hari ini untuk membangun keterampilan dasar Anda dalam Retrieval-Augmented Generation.