Ikonekta ang AI sa Custom na Data Gamit ang RAG

Naghahanap ka ba na bumuo ng mga aplikasyon ng AI na kayang magpaliwanag tungkol sa iyong mga partikular na dokumento o panloob na kaalaman? Ang mga large language model ay makapangyarihan, ngunit wala silang access sa iyong pribadong data. Ang kursong ito ay nagbibigay ng praktikal na pundasyon sa Retrieval-Augmented Generation (RAG), ang pangunahing pamamaraan para ikonekta ang mga LLM sa mga custom na pinagmumulan ng data. Matututunan mo kung paano bumuo ng isang kumpletong RAG pipeline, na magbibigay-daan sa iyo na lumikha ng mga chatbot at sistema ng pagsagot sa tanong na nagbibigay ng tumpak, may kamalayan sa kontekstong mga tugon batay sa iyong sariling impormasyon, na epektibong nagpapababa ng mga kamalian at puwang sa kaalaman. Ano ang matututunan mo: - Unawain ang mga pangunahing konsepto ng RAG, kabilang ang mga embedding, vector store, at ang retrieval-generation workflow. - Matutong iproseso at ihanda ang iyong sariling mga dokumento para sa pag-ingest sa isang RAG system. - Bumuo ng isang kumpletong pipeline ng pagsagot sa tanong gamit ang mga sikat na Python framework at tool. - Magsanay sa paglikha ng mga vector index mula sa iyong text data para sa mahusay na semantic search. - Mag-apply ng mga pangunahing pamamaraan ng prompt engineering upang gabayan ang LLM sa pagbuo ng mga tapat, batay sa kontekstong mga sagot. - Galugarin ang mga simpleng paraan para suriin ang pagganap at katumpakan ng iyong RAG system. Nagsisimula ang kurso sa pangunahing teorya sa likod ng RAG bago ka gabayan sa mga praktikal na hakbang ng pagbuo, pagtatanong, at pagsusuri ng isang sistema na may mga hands-on na ehersisyo. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga developer at tech enthusiast na bago sa pagbuo gamit ang mga LLM. Walang kinakailangang naunang karanasan sa AI o machine learning, bagaman inirerekomenda ang pangunahing kaalaman sa Python programming. Magsimulang matuto ngayon at i-unlock ang kapangyarihan ng iyong sariling data gamit ang AI.