Xây dựng Hệ thống RAG: Tìm kiếm, Reranking và Đánh giá

Khi các Large Language Models (LLMs) thay đổi việc phát triển phần mềm, khả năng kết nối chúng với dữ liệu tùy chỉnh đang trở thành một kỹ năng quan trọng. Retrieval-Augmented Generation (RAG) là tiêu chuẩn ngành để làm cho các phản hồi của AI trở nên chính xác và nhận biết được ngữ cảnh. Khóa học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn xây dựng một hệ thống RAG từ đầu. Bạn sẽ bắt đầu với các thuật ngữ cốt lõi của AI và vector search, sau đó tiến tới triển khai hybrid search, áp dụng các kỹ thuật reranking và đánh giá chất lượng các câu trả lời của hệ thống bằng các pattern Python hiện đại. Những gì bạn sẽ học: - Hiểu các khái niệm nền tảng của Retrieval-Augmented Generation và các embedding models. - Xây dựng các data pipeline tùy chỉnh để chuẩn bị và nạp văn bản vào các vector database hiện đại. - Triển khai các chiến lược hybrid search kết hợp giữa tìm kiếm từ khóa và truy xuất ngữ nghĩa. - Áp dụng các thuật toán reranking để cải thiện mức độ liên quan của ngữ cảnh được truy xuất. - Đánh giá độ chính xác và chất lượng của các phản hồi do LLM tạo ra bằng các chỉ số ngành hiện tại. - Thực hành tích hợp các kiến thức cơ bản về prompt engineering để tối ưu hóa đầu ra của AI. Chương trình học diễn ra một cách logic từ các định nghĩa cơ bản và các khái niệm AI cốt lõi đến các bước triển khai thực tế. Bạn sẽ đọc các giải thích rõ ràng và nghiên cứu các đoạn mã được cấu trúc tốt để xây dựng sự hiểu biết về việc tích hợp backend AI hiện đại. Được thiết kế cho người mới bắt đầu và các nhà phát triển có kiến thức lập trình cơ bản, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm về machine learning trước đó. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để xây dựng các kỹ năng nền tảng của bạn về Retrieval-Augmented Generation.