Sistemi RAG e Fondamenti dei Database Vettoriali

Mentre le applicazioni AI vanno oltre le semplici interfacce di chat, la capacità di basare i modelli su dati specifici e privati sta diventando una competenza essenziale. La Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) ti permette di colmare il divario tra modelli statici e informazioni dinamiche. Questo corso basato su testo fornisce un percorso strutturato per comprendere come funzionano i sistemi RAG e come implementarli. Imparerai i meccanismi per trasformare il testo in vettori matematici, memorizzarli in database specializzati e recuperare le informazioni più pertinenti per generare risposte AI precise. Attraverso spiegazioni scritte dettagliate ed esempi di codice, acquisirai le conoscenze necessarie per costruire strumenti affidabili di ricerca e riassunto. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali degli embedding vettoriali e della ricerca semantica - Configurare e utilizzare database vettoriali come FAISS e Chroma DB per la gestione dei dati - Implementare pattern di recupero per trovare il contesto più rilevante per qualsiasi query - Praticare strategie di chunking per preparare grandi set di dati per un'indicizzazione efficiente - Applicare le basi del prompt engineering per basare gli output AI sui dati recuperati - Esplorare i moderni pattern RAG, inclusi il re-ranking e la ricerca ibrida Il curriculum inizia con la terminologia essenziale e la teoria dello spazio vettoriale prima di progredire nella logica di costruzione e ottimizzazione delle pipeline di recupero. Questo corso è progettato per i principianti che desiderano entrare nel campo dell'ingegneria AI, senza alcuna esperienza precedente nella ricerca vettoriale richiesta. Inizia il tuo percorso nella costruzione di sistemi AI intelligenti e basati sui dati.