Aplicativos LLM para dados: crie um assistente de análise RAG

À medida que os conjuntos de dados se tornam mais complexos, a capacidade de consultar e analisar informações usando linguagem natural está se tornando uma habilidade essencial. Adicionar uma camada de IA aos seus fluxos de trabalho de dados permite que você descubra insights de maneira mais rápida e intuitiva. Neste curso escrito fundamental, você aprenderá a projetar e construir um assistente de análise de geração aumentada de recuperação (RAG). O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de LLM, a terminologia-chave e como eles se aplicam à análise de dados. - Construa uma arquitetura de geração aumentada de recuperação (RAG) para consultar conjuntos de dados personalizados. - Implemente bancos de dados vetoriais modernos para armazenar e recuperar incorporações de dados com eficiência. - Aplique conceitos básicos de engenharia para orientar seu assistente de IA em direção a respostas precisas e relevantes. - Integre ferramentas modernas de dataframe para preparar e estruturar seus dados para o consumo de IA. - Pratique escrever snippets de código que conectem seu pipeline de dados a uma camada de IA com segurança. O curso começa com uma análise clara da terminologia de IA e dos fundamentos do RAG antes de orientá-lo através de exercícios práticos por escrito. Você lerá explicações de texto passo a passo e blocos de código para construir um pipeline de dados confiável e orientado a IA. Projetado para iniciantes e entusiastas de dados, este curso não requer experiência prévia em aprendizado de máquina.