Podstawy potoków RAG i LLMOps

W miarę ewolucji aplikacji AI, samo promptowanie modelu językowego już nie wystarcza. Aby budować niezawodne, świadome kontekstu narzędzia AI, potrzebujesz Retrieval-Augmented Generation (RAG) oraz solidnych praktyk operacyjnych (LLMOps). Ten kurs dzieli złożony świat nowoczesnej inżynierii AI na przystępne lekcje tekstowe. Zaczniesz od podstawowej terminologii, a następnie przejdziesz do zrozumienia, jak projektować, wdrażać i monitorować system RAG typu end-to-end przy użyciu aktualnych standardów branżowych. Czego się nauczysz: • Zrozumiesz fundamentalną architekturę Retrieval-Augmented Generation (RAG). • Poznasz nowoczesne wektorowe bazy danych oraz sposób, w jaki przechowują i pobierają dane semantyczne. • Zastosujesz podstawowe techniki prompt engineering, aby poprawić dokładność modelu i zredukować halucynacje. • Zaprojektujesz podstawowy potok tekstowy do pozyskiwania, dzielenia na fragmenty (chunking) i przetwarzania dokumentów. • Poznasz kluczowe koncepcje LLMOps, w tym strategie wdrażania i monitorowanie wydajności. Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji i koncepcji AI, a następnie przechodzi do praktycznego projektowania architektury i strategii wdrażania. Przeczytasz jasne wyjaśnienia i przeanalizujesz fragmenty kodu, które pokazują, jak te systemy są budowane w świecie rzeczywistym. Ten kurs podstawowy jest przeznaczony całkowicie dla początkujących — nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w machine learning, wystarczy podstawowa znajomość pojęć związanych z oprogramowaniem. Zacznij czytać już dziś i zrób swój pierwszy krok w świecie produkcyjnej inżynierii AI.