Основы RAG-конвейеров и LLMOps

По мере развития приложений ИИ простого промптинга языковой модели становится недостаточно. Чтобы создавать надежные, контекстно-зависимые инструменты ИИ, вам необходимы Retrieval-Augmented Generation (RAG) и надежные операционные практики (LLMOps). Этот курс разбивает сложный мир современной инженерии ИИ на доступные текстовые уроки. Вы начнете с базовой терминологии и перейдете к пониманию того, как проектировать, развертывать и отслеживать сквозную RAG-систему, используя современные отраслевые стандарты. Чему вы научитесь: • Поймете фундаментальную архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG). • Изучите современные векторные базы данных и то, как они хранят и извлекают семантические данные. • Примените базовые техники prompt engineering для повышения точности моделей и уменьшения галлюцинаций. • Спроектируете базовый текстовый конвейер для загрузки, разбиения на части (chunking) и обработки документов. • Изучите основные концепции LLMOps, включая стратегии развертывания и мониторинг производительности. Курс начинается с основных определений и базовых концепций ИИ, после чего переходит к практическому проектированию архитектуры и стратегиям развертывания. Вы ознакомитесь с четкими объяснениями и проанализируете фрагменты кода, которые демонстрируют, как эти системы строятся в реальном мире. Этот базовый курс полностью предназначен для начинающих — опыт в машинном обучении не требуется, достаточно базового понимания концепций программного обеспечения. Начните чтение сегодня и сделайте свой первый шаг в мир промышленной инженерии ИИ.