Системы поиска и дополненного генерирования (RAG)

Стандартные языковые модели часто сталкиваются с устаревшей информацией или не имеют доступа к запатентованным данным. Решением этой проблемы является технология поиска и дополненного генерирования (RAG), которая подключает генеративный ИИ к надежным внешним базам знаний. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия и практические рабочие процессы систем RAG. Вы узнаете, как подготовить текстовые данные, генерировать векторные вложения, хранить их в векторных базах данных и извлекать наиболее подходящий контекст для получения точных, свободных от галлюцинаций ответов ИИ. Вы узнаете: - Понимание фундаментальной архитектуры систем RAG и как поиск повышает точность LLM - Разделите и предварительно обработайте текстовые документы для оптимизации производительности семанического поиска - Создание высококачественных векторных вложений с использованием современных моделей вложения - Настройка векторной базы данных для хранения, индексирования и запроса высокомерных данных - Оценка и оптимизация производительности RAG с использованием основных метрик поиска и современных шаблонов оценки. - Определение и анализ параметров RAG. Курс начинается с основных понятий семантического поиска и векторного пространства, а затем переходит к поэтапной письменной реализации конвейеров по приему, индексации и генерации документов. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов данных и новичков ИИ, которые хотят создавать практические приложения ИИ без предварительного опыта работы с векторными базами данных, требующимися помимо базового знакомства с Python. Начните читать сегодня, чтобы создавать более умные, основанные на данных системы ИИ.