พื้นฐานของ RAG Pipelines และ LLMOps

เมื่อแอปพลิเคชัน AI พัฒนาขึ้น การเพียงแค่ส่ง prompt ไปยังโมเดลภาษาจึงไม่เพียงพออีกต่อไป ในการสร้างเครื่องมือ AI ที่เชื่อถือได้และเข้าใจบริบท คุณจำเป็นต้องมี Retrieval-Augmented Generation (RAG) และแนวทางปฏิบัติในการดำเนินงานที่แข็งแกร่ง (LLMOps) คอร์สนี้จะย่อยโลกที่ซับซ้อนของวิศวกรรม AI สมัยใหม่ให้เป็นบทเรียนแบบข้อความที่เข้าใจง่าย คุณจะเริ่มต้นด้วยคำศัพท์พื้นฐานและก้าวไปสู่การทำความเข้าใจวิธีการออกแบบ, deploy, และ monitor ระบบ RAG แบบ end-to-end โดยใช้มาตรฐานอุตสาหกรรมในปัจจุบัน สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: • เข้าใจสถาปัตยกรรมพื้นฐานของ Retrieval-Augmented Generation (RAG) • สำรวจ modern vector databases และวิธีที่พวกมันจัดเก็บและดึงข้อมูลเชิงความหมาย (semantic data) • ประยุกต์ใช้เทคนิค prompt engineering เบื้องต้นเพื่อเพิ่มความแม่นยำของโมเดลและลดการเกิด hallucinations • ออกแบบ text pipeline พื้นฐานสำหรับการทำ ingesting, chunking, และการประมวลผลเอกสาร • เรียนรู้แนวคิด LLMOps ที่สำคัญ รวมถึงกลยุทธ์การ deployment และการ monitor ประสิทธิภาพ คอร์สนี้เริ่มต้นด้วยคำจำกัดความหลักและแนวคิด AI พื้นฐาน ก่อนที่จะเข้าสู่การออกแบบสถาปัตยกรรมที่ใช้งานได้จริงและกลยุทธ์การ deployment คุณจะได้อ่านคำอธิบายที่ชัดเจนและวิเคราะห์ code snippets ที่แสดงให้เห็นว่าระบบเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นอย่างไรในโลกแห่งความเป็นจริง คอร์สพื้นฐานนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นโดยเฉพาะ ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้าน machine learning มาก่อน เพียงแค่มีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับแนวคิดด้านซอฟต์แวร์ เริ่มอ่านวันนี้และก้าวแรกของคุณเข้าสู่โลกของวิศวกรรม AI ในระดับ production