Sistemas de geração aumentada de recuperação de edifícios (RAG)

Os modelos de linguagem grandes são poderosos, mas muitas vezes não têm acesso a seus dados específicos, privados ou em tempo real.A geração aumentada de recuperação (RAG) resolve isso conectando esses modelos a bases de conhecimento externas para produzir respostas precisas e fundamentadas. Neste curso, você fará a transição da compreensão de modelos de linguagem básicos para projetar e implementar seus próprios sistemas RAG.Você ganhará as habilidades para consultar bancos de dados vetoriais, injetar contexto relevante em prompts e avaliar a precisão das saídas do seu sistema. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de RAG, modelos de linguagem e incorporações de vetores. - Configure bancos de dados vetoriais para armazenar, indexar e recuperar dados semânticos com eficiência. - Aplique técnicas de engenharia rápidas às respostas do modelo de solo no contexto recuperado. - Construa pipelines RAG de ponta a ponta que conectam documentos externos a modelos de geração de texto. - Avalie o desempenho do sistema RAG usando métricas modernas para garantir a precisão e reduzir as alucinações. Este curso baseado em texto começa com terminologia essencial e arquitetura fundamental antes de guiá-lo através de implementações de código passo a passo e padrões de design práticos.Você lerá explicações claras, analisará trechos de código estruturados e completará exercícios escritos para solidificar sua compreensão. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, entusiastas de dados e iniciantes em IA que desejam criar aplicativos sensíveis ao contexto.Não é necessária experiência prévia com bancos de dados vetoriais ou IA generativa. Comece a ler hoje para criar aplicativos de IA mais inteligentes e orientados a dados.