Разработка приложений RAG для начинающих

Современные приложения ИИ требуют не только предварительно обученной модели; им нужна возможность доступа и использования конкретных данных из реального мира. Этот курс познакомит вас с Retrieval-Augmented Generation (RAG) - мощной техникой, которая ликвидирует разрыв между статическими моделями и динамической информацией. Вы пройдете путь от понимания базовой терминологии до построения функционального конвейера, который соединяет языковую модель с поисковой базой знаний. Прочитав подробные объяснения и просмотрев реализации кода, вы научитесь разрабатывать системы, которые дают точные ответы на основе ваших собственных наборов данных. Что вы узнаете: - Понять основные концепции RAG и его роль в современном ИИ. - Настройка векторных баз данных для эффективного поиска сходства и хранения данных. - Применять оперативные инженерные стратегии для оптимизации результатов поиска и выходной модели. - Создание базового конвейера RAG для обработки и запроса таможенных документов с помощью письменных упражнений. - Практика оценки точности и актуальности полученных ответов с использованием современных метрик. - Изучите модели генерации с увеличенным поиском для различных случаев использования в промышленности. Курс начинается с основных определений и основ архитектуры, а затем вы пройдете через логику ввода, встраивания и поиска данных. Он разработан специально для начинающих, у которых нет предыдущего опыта в области инженерии ИИ или векторного поиска. Начните свой путь к созданию приложений с искусственным интеллектом, основанных на данных, сегодня.