Dasar-dasar RAG Pipelines dan LLMOps

Seiring berkembangnya aplikasi AI, sekadar memberikan prompt pada model bahasa tidak lagi cukup. Untuk membangun alat AI yang andal dan sadar konteks, Anda memerlukan Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan praktik operasional yang kuat (LLMOps). Kursus ini menguraikan dunia rekayasa AI modern yang kompleks menjadi pelajaran berbasis teks yang mudah dikelola. Anda akan mulai dengan terminologi dasar dan berlanjut ke pemahaman tentang cara merancang, men-deploy, dan memantau sistem RAG end-to-end menggunakan standar industri saat ini. Apa yang akan Anda pelajari: • Memahami arsitektur fundamental dari Retrieval-Augmented Generation (RAG). • Menjelajahi database vektor modern dan bagaimana mereka menyimpan serta mengambil data semantik. • Menerapkan teknik prompt engineering dasar untuk meningkatkan akurasi model dan mengurangi halusinasi. • Merancang pipeline teks dasar untuk proses ingesting, chunking, dan pemrosesan dokumen. • Pelajari konsep LLMOps yang esensial, termasuk strategi deployment dan pemantauan performa. Kursus ini dimulai dengan definisi inti dan konsep AI dasar sebelum beralih ke desain arsitektur praktis dan strategi deployment. Anda akan membaca penjelasan yang jelas dan menganalisis cuplikan kode tertulis yang mendemonstrasikan bagaimana sistem ini dibangun di dunia nyata. Kursus dasar ini dirancang sepenuhnya untuk pemula—tidak diperlukan pengalaman machine learning sebelumnya, cukup pemahaman dasar tentang konsep perangkat lunak. Mulailah membaca hari ini dan ambil langkah pertama Anda ke dunia rekayasa AI produksi.