Aplikacje LLM dla danych: zbuduj asystenta analityki RAG

W miarę zwiększania się złożoności zbiorów danych możliwość zapytania i analizy informacji za pomocą języka naturalnego staje się niezbędną umiejętnością.Dodanie warstwy AI do przepływów danych pozwala szybciej i bardziej intuicyjnie odkrywać spostrzeżenia.W tym podstawowym kursie pisemnym dowiesz się, jak zaprojektować i zbudować asystenta analitycznego Retrieval-Augmented Generation (RAG). Przejdziesz od zrozumienia podstawowej terminologii AI do praktycznego zastosowania dużych modeli językowych (LLM) do własnych zbiorów informacji, przekształcając surowe informacje w inteligencję konwersacyjną. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia LLM, kluczową terminologię i sposób ich zastosowania do analizy danych. - Zbuduj podstawową architekturę Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby zapytać niestandardowe zestawy danych. - Wdrażaj nowoczesne bazy danych wektorowych, aby skutecznie przechowywać i pobierać osadzanie danych. - Zastosuj szybkie podstawy inżynierii, aby poprowadzić asystenta AI w kierunku dokładnych i odpowiednich odpowiedzi. - Zintegruj nowoczesne narzędzia do obsługi danych, aby przygotować i uporządkować dane do konsumpcji AI. - Ćwicz pisanie fragmentów kodu, które bezpiecznie łączą twój potok danych z warstwą AI. Kurs zaczyna się od jasnego podziału terminologii AI i podstaw RAG, zanim przeprowadzi Cię przez praktyczne ćwiczenia pisemne. Przeczytasz krok po kroku wyjaśnienia tekstowe i bloki kodu, aby zbudować niezawodny, oparty na AI rurociąg danych. Zaprojektowany dla początkujących i entuzjastów danych, ten kurs nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym.