Wprowadzenie do RAG: Odpowiedzi AI z Twoich dokumentów

Standardowe modele sztucznej inteligencji mają ograniczenia wiedzy i nie mogą uzyskać dostępu do prywatnych danych, co często prowadzi do generycznych lub wymyślonych odpowiedzi. Ten kurs zawiera przejrzyste, krok po kroku wprowadzenie do Retrieval-Augmented Generation (RAG), kluczowej techniki budowania inteligentniejszych aplikacji AI.Dowiesz się, jak połączyć LLM z własnymi bazami wiedzy, umożliwiając im dostarczanie dokładnych, świadomych kontekstu odpowiedzi opartych na danych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady RAG i jak uzupełnia duże modele językowe. - Naucz się konwertować dokumenty na osadzanie wektorów w celu wydajnego wyszukiwania semantycznego. - Ćwicz przechowywanie i pobieranie informacji z bazy danych wektorowych. - Zbuduj kompletny rurociąg RAG w Pythonie od podstaw. - Zastosuj podstawowe techniki inżynierii podpowiedzi, aby skutecznie zintegrować pobrany kontekst. - Poznaj różne strategie dzielenia dokumentów (chunking) dla optymalnej wydajności. Zaczniemy od podstawowych pojęć osadzania i wyszukiwania wektorowego, a następnie przeprowadzimy Cię przez praktyczne kroki budowania kompletnego systemu RAG.Będziesz pracować z pisemnymi wyjaśnieniami i przykładami kodu, aby utrwalić swoje zrozumienie. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów i entuzjastów technologii nowych dla AI.Podstawowa znajomość Pythona jest pomocna, ale nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z uczeniem maszynowym lub LLM. Rozpocznij swoją podróż w tworzeniu praktycznych aplikacji AI nowej generacji już dziś.