Budowanie systemów RAG: Wyszukiwanie, Reranking i Ewaluacja

Ponieważ Large Language Models (LLMs) transformują tworzenie oprogramowania, umiejętność łączenia ich z własnymi danymi staje się kluczową kompetencją. Retrieval-Augmented Generation (RAG) to standard branżowy pozwalający na tworzenie dokładnych i świadomych kontekstu odpowiedzi AI. Ten kurs tekstowy poprowadzi Cię przez budowę systemu RAG od podstaw. Zaczniesz od podstawowej terminologii AI i vector search, a następnie przejdziesz do wdrażania hybrid search, stosowania technik reranking oraz oceniania jakości odpowiedzi Twojego systemu przy użyciu nowoczesnych wzorców Python. Czego się nauczysz: - Zrozumiesz fundamentalne koncepcje Retrieval-Augmented Generation i modeli embedding. - Zbudujesz niestandardowe potoki danych (data pipelines), aby przygotować i wprowadzić tekst do nowoczesnych baz danych vector databases. - Wdrożysz strategie hybrid search łączące wyszukiwanie słów kluczowych i semantyczne. - Zastosujesz algorytmy reranking, aby poprawić trafność pobieranego kontekstu. - Ocenisz dokładność i jakość odpowiedzi generowanych przez LLM przy użyciu aktualnych metryk branżowych. - Przećwiczysz integrowanie podstaw prompt engineering w celu optymalizacji wyników AI. Program kursu przebiega logicznie od podstawowych definicji i kluczowych koncepcji AI do praktycznych kroków implementacyjnych. Przeczytasz jasne wyjaśnienia i przeanalizujesz dobrze ustrukturyzowane fragmenty kodu, aby zbudować zrozumienie nowoczesnej integracji backendu AI. Zaprojektowany dla początkujących i programistów z podstawową wiedzą programistyczną, kurs ten nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w machine learning. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować swoje fundamentalne umiejętności w Retrieval-Augmented Generation.