Construindo um sistema RAG de produção: do protótipo à implantação

Desenvolver aplicativos eficazes com modelos de linguagem grandes requer fundamentá-los em conhecimento específico de domínio.Retrieval-Augmented Generation (RAG) é o padrão definitivo para tornar os LLMs precisos, conscientes do contexto e atualizados. Ao concluir este curso, você irá além da engenharia simples para criar aplicativos de IA escaláveis e testados que fornecem respostas precisas e contextuais, integrando fontes de dados externas de forma eficaz.Você aprenderá todo o pipeline necessário para levar um conceito RAG de um script básico para um serviço de produção totalmente implantado. O que você vai aprender: * Entenda a arquitetura central dos sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG) e por que eles são essenciais para a IA corporativa. * Configurar estratégias eficazes de indexação e recuperação de dados usando bancos de dados vetoriais modernos e técnicas de incorporação. * Construir uma API de back-end robusto para o seu sistema RAG usando o quadro de alto desempenho FastAPI. * Prática de testes unitários de escrita e implementação de métricas de avaliação específicas do RAG para garantia de qualidade. * Aplique os fundamentos modernos de containerização e implantação para mover seu protótipo RAG para um ambiente de produção. O curso começa com conceitos fundamentais de LLMs e incorporações de vetores, depois orienta você passo a passo através da construção do pipeline de ingestão de dados, criando a camada de API e finalizando o aplicativo para implantação. Este curso é projetado para iniciantes a desenvolvedores intermediários e analistas de dados que estão familiarizados com a programação básica do Python e querem se especializar em sistemas de produção de IA.Não é necessária experiência prévia com bancos de dados vetoriais ou ferramentas de implantação. Comece a criar a próxima geração de aplicativos inteligentes hoje mesmo.