Создание RAG-систем с векторными базами данных

Векторные базы данных являются существенной технологией, которая используется в современных приложениях с большими языковыми моделями. Этот курс предоставляет практическое, фундаментальное понимание векторных баз данных и их использования с дополненным генерированием поиска (RAG). Вы узнаете основные концепции встраивания, поиска по сходству и развертывания функционального чатбота на основе знаний и API поиска. Что вы узнаете: Понимание принципов встраиваний векторов, семантического сходства и эффективных методов индексирования. Настройка и развертывание основных платформ векторных баз данных, включая Qdrant, Weaviate и библиотеку FAISS. Освоение рабочего процесса для дополненного генерирования поиска (RAG) для подключения LLM к вашим частным источникам данных. Практика создания, индексирования и запроса документов в различных векторах. Создать базовый API семантического поиска и функциональный прототип чатбота на основе RAG. Применить фундаментальные концепции для мониторинга и оценки производительности систем поиска. Курс начинается с фундаментальных определений и концепций, продвигаясь через практическую настройку и практические упражнения по реализации. Мы сосредоточимся исключительно на письменных объяснениях и коде, необходимых для достижения практических результатов. Этот курс предназначен для начинающих в разработке приложений ИИ, которые хотят понять современную архитектуру, необходимую для создания приложений на базе LLM. Не требуется предварительных знаний векторных баз данных. Начните создавать интеллектуальные приложения следующего поколения уже сегодня.