Создание генеративных приложений ИИ с помощью RAG и векторных баз данных

Стандартные модели больших языков часто не имеют доступа к частным данным или данными в реальном времени, что ограничивает их полезность для конкретных бизнес-потребностей. Объединив генеративный ИИ с дополненным генерированием (RAG), вы можете закрепить модели большого языка в своих собственных пользовательских данных, чтобы обеспечить точные, контекстно-ориентированные ответы. Этот курс поможет вам пройти процесс проектирования и реализации архитектур RAG с нуля. Вы узнаете, как подготовить данные, хранить их в векторных базах данных, извлекать соответствующую информацию и вводить ее в генеративные модели для создания более умных приложений. Что вы узнаете: - Понять основные концепции генеративного ИИ, встраивания и генерации с увеличенным извлечением. - Настраивать и запрашивать векторные базы данных для эффективного хранения и поиска высокомерных данных. - Применять методы быстрого проектирования для оптимизации использования языковых моделей в извлечённом контексте. - Создание чистых, модульных конвейеров RAG с использованием современных соглашений Python и шаблонов рамок. - Внедрение методов оценки для измерения точности и актуальности ответов вашей системы. Начиная с базовой терминологии и основных концепций искусственного интеллекта, курс переходит в практические, поэтапные письменные руководства и фрагменты кода. Вы изучите ввод данных, индексирование векторов и оркестровку конвейера для сборки полностью функционирующей системы RAG. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков ИИ, инженеров программного обеспечения и технических энтузиастов, которые хотят создавать пользовательские приложения ИИ; не требуется предыдущий опыт работы с генеративным ИИ или векторными базами данных. Начните читать сегодня, чтобы начать создавать свои собственные интеллектуальные системы ИИ, основанные на данных.