Разработка генеративных приложений с использованием RAG и LangChain

Большие языковые модели невероятно мощны, но им не хватает доступа к конкретным данным реального мира. Чтобы преодолеть этот разрыв, современные разработчики используют дополненное генерирование (RAG) для создания контекстно-ориентированных приложений ИИ. В этом текстовом курсе вы узнаете, как с нуля разрабатывать, создавать и развертывать пользовательские приложения RAG. Вы получите глубокое понимание того, как LangChain координирует ввод данных, векторное хранение и оперативную оркестровку для генерации высокоточных, основанных на данных ответов ИИ. Что вы узнаете: - Понять основополагающую архитектуру генерации с дополнением поиска (RAG) и то, как она улучшает большие языковые модели. - Загрузка и обработка различных форматов документов с использованием современных загрузчиков документов LangChain и стратегий разделения текста. - Создание векторных вложений и их хранение в векторной базе данных для эффективного семантического поиска. - Создавайте надежные подсказки и управляйте контекстом разговора с помощью современных шаблонов оркестрации LangChain. - Создайте полные генеративные приложения ИИ, которые точно отвечают на вопросы, используя ваши собственные пользовательские наборы данных. Курс начинается с основных понятий ИИ и RAG, а затем пошагово знакомит с приемом документов, интеграцией векторных баз данных и конечным созданием приложений. Вы прочитаете четкие объяснения и просмотрите практические фрагменты кода, предназначенные для постепенного наращивания ваших навыков. Этот курс предназначен для новичков, разработчиков и технических энтузиастов, которые хотят создать свое первое приложение ИИ, связанное с данными. Не требуется предварительного опыта в машинном обучении, хотя полезно базовое знание Python. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал контекстно-ориентированного генеративного ИИ.