RAG dengan Python: Hybrid Search, Reranking, dan Rewriting — LearnFlat

RAG dengan Python: Hybrid Search, Reranking, dan Rewriting

Belajar membina aplikasi Retrieval-Augmented Generation moden menggunakan LangChain, vector databases, dan teknik carian pintar dari peringkat awal.

⏱ 45 min 📚 3 pelajaran 🎧 Versi audio

Tentang kursus ini

Model bahasa besar adalah berkuasa, tetapi ia sering kali kekurangan akses kepada data khusus anda. Retrieval-Augmented Generation (RAG) merapatkan jurang ini, membolehkan anda menyambungkan AI kepada pangkalan pengetahuan tersuai. Dalam kursus berasaskan teks ini, anda akan meneroka cara membina sistem RAG yang teguh menggunakan Python. Bermula dengan konsep asas, anda akan maju ke arah melaksanakan teknik moden seperti hybrid search, result reranking, dan query rewriting untuk meningkatkan ketepatan respons AI secara drastik. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami seni bina teras dan terminologi Retrieval-Augmented Generation; - Membina saluran paip RAG asas menggunakan Python dan LangChain; - Melaksanakan vector databases untuk menyimpan dan mendapatkan semula document embeddings; - Mengaplikasikan teknik hybrid search yang menggabungkan kata kunci dan semantic retrieval; - Meningkatkan ketepatan AI menggunakan corak result reranking dan query rewriting; - Meneroka konsep Agentic AI moden untuk pengambilan data autonomi. Kursus ini bermula dengan definisi terminologi AI yang jelas sebelum beralih ke pelaksanaan Python yang praktikal. Anda akan membaca penjelasan terperinci, meneliti coretan kod, dan berlatih membina sistem pengambilan AI berasaskan teks langkah demi langkah. Kursus ini direka untuk pemula dan pembangun yang bercita-cita tinggi; tiada pengalaman terdahulu dengan pembelajaran mesin lanjutan diperlukan. Mula membaca hari ini untuk membuka kunci kuasa RAG moden dan membina aplikasi berasaskan data yang lebih pintar.

Apa yang anda dapat

  • 📜 Sijil tamat
    Tambah ke profil LinkedIn anda
  • 💬 Tutor AI peribadi
    Tersekat dalam pelajaran? Tanya tutor terbina dalam kamu apa sahaja, bila-bila masa.
  • 🎧 Termasuk versi audio
    Belajar sambil bergerak — tanpa skrin
  • ♾️ Akses seumur hidup
    Kembali bila-bila masa, tiada tamat tempoh
  • 📱 Telefon atau komputer
    Berfungsi di mana-mana, mana-mana peranti
  • 💸 Pulangan 14 hari
    Tanpa soalan
  • Pendek dan fokus
    45 min kandungan praktikal

Ulasan (1)

Александр Васильев BY
★ 4 · 2025-09-14T01:38:06+00:00

Давно искал внятное объяснение гибридного поиска, и здесь наконец сложилась картина: как совмещать плотные эмбеддинги с BM25 и зачем потом прогонять результаты через реранкер. Особенно зашёл блок про переписывание запроса перед обращением к векторной базе — раньше я недооценивал этот шаг, а он реально поднял качество выдачи в моём проекте на LangChain. Примеры рабочие, всё запускается без танцев с бубном. Единственное, по выбору самой векторной БД хотелось бы поглубже, но в целом курс закрыл почти все мои вопросы по RAG.

Tulis ulasan

Selepas hantar kami akan meminta anda log masuk — draf disimpan.

Pelajar lain juga mengambil

Soalan lazim

Apa yang saya perlukan untuk mengikuti kursus ini? +

Hanya telefon atau komputer dengan internet. Tiada pemasangan, tiada perkakasan khas.

Bagaimana untuk membayar? +

Dengan kad melalui Stripe. Kami tidak menyimpan butiran kad — Stripe menguruskannya dengan selamat.

Bolehkah saya dapatkan bayaran balik? +

Ya — pulangan penuh dalam 14 hari, tanpa soalan.

Berapa lama saya akan mempunyai akses? +

Selamanya. Setelah membeli, kursus adalah milik anda — boleh lawat semula bila-bila masa.

Adakah saya akan mendapat sijil? +

Ya. Setelah tamat, anda akan menerima sijil yang boleh ditambah ke profil LinkedIn anda.

Direka untuk pelajar dalam
Teknologi Reka bentuk Kewangan Pemasaran Kesihatan Pendidikan Hospitaliti Pembuatan