Progettazione di Applicazioni RAG in Produzione: Pianificazione e Definizione dell'Ambito

Portare un'applicazione AI da un prototipo a un ambiente di produzione stabile richiede un'attenta pianificazione e un'architettura strutturata. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i passaggi essenziali per definire l'ambito e progettare sistemi Retrieval-Augmented Generation (RAG) robusti. Passerai dalla creazione di prompt semplici alla progettazione di pipeline RAG di livello produttivo, acquisendo un quadro chiaro per la selezione delle giuste strategie di ingestione dei dati, la gestione dei database vettoriali e l'istituzione di metriche di valutazione affidabili. Cosa imparerai: * Comprendere l'architettura RAG fondamentale, la terminologia chiave e le fasi principali del ciclo di vita LLMOps; * Definire i requisiti del progetto, le aspettative degli utenti e i vincoli di risorse per la tua applicazione AI; * Progettare pipeline di ingegneria dei dati efficienti per l'analisi dei documenti, il chunking e l'etichettatura dei metadati; * Selezionare e configurare database vettoriali e modelli di embedding adattati al tuo dominio specifico; * Stabilire framework di valutazione robusti per misurare l'accuratezza del recupero e la qualità della generazione; * Pianificare il monitoraggio continuo, l'osservabilità e la gestione dei costi negli ambienti di produzione. Il corso inizia con definizioni essenziali e concetti RAG fondamentali prima di procedere sistematicamente attraverso la preparazione dei dati, la progettazione del sistema e le strategie di valutazione. Attraverso spiegazioni scritte strutturate e progetti architettonici pratici, imparerai come pianificare un sistema AI pronto per l'impresa. Questo corso è progettato per ingegneri del software, product manager e professionisti dei dati che sono nuovi alle architetture RAG e desiderano apprendere la fase di pianificazione senza prerequisiti complessi. Inizia oggi a pianificare la tua applicazione RAG di livello produttivo.