Podstawy lokalnego RAG: Czatuj z własnymi dokumentami

Szukasz sposobu na wykorzystanie dużych modeli językowych z własnymi prywatnymi danymi, bez wysyłania wrażliwych informacji na zewnętrzne serwery? Budowa lokalnego systemu Retrieval-Augmented Generation (RAG) to idealne rozwiązanie do przekształcenia Twoich dokumentów w bezpieczną, przeszukiwalną bazę wiedzy. Ten kurs poprowadzi Cię przez proces łączenia Twoich osobistych lub firmowych plików tekstowych z modelem AI. Zrozumiesz, jak przetwarzać swoje dane, efektywnie je przechowywać i pobierać odpowiedni kontekst, aby Twoja AI mogła dostarczać dokładne odpowiedzi poparte dokumentami. Czego się nauczysz: - Zrozumieć podstawowe koncepcje Retrieval-Augmented Generation i dlaczego redukuje ono halucynacje AI. - Przetwarzać i dzielić dokumenty tekstowe na fragmenty, aby przygotować je do nowoczesnych modeli osadzania. - Zbudować podstawową wektorową bazę danych do przechowywania i efektywnego wyszukiwania osadzeń dokumentów. - Tworzyć potoki wyszukiwania, które pobierają najbardziej istotne informacje dla zapytań użytkownika. - Stosować podstawowe techniki inżynierii promptów do formatowania pobranych danych dla modelu językowego. - Zaprojektować bezpieczny, lokalny przepływ pracy, który chroni Twoje prywatne dane przed zewnętrznymi API. Program kursu rozpoczyna się od podstawowego słownictwa AI i fundamentalnych koncepcji RAG, a następnie przechodzi do praktycznych ćwiczeń pisemnych. Przeczytasz fragmenty kodu krok po kroku i wzorce architektoniczne, które pokażą Ci dokładnie, jak dane przepływają od surowego dokumentu do ostatecznej odpowiedzi wygenerowanej przez AI. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, profesjonalistów IT i badaczy, którzy chcą zgłębić lokalne wdrażanie AI – nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym. Zacznij budować swojego własnego prywatnego asystenta dokumentów już dziś.