Создание локальных систем вопросов и ответов LLM с помощью RAG и Docker

Разблокируйте потенциал больших языковых моделей для ваших конкретных данных, сохраняя полный контроль и конфиденциальность без опоры на внешние облачные сервисы. Этот курс дает вам возможность проектировать, создавать и развертывать свою собственную безопасную, локальную систему ответов на вопросы с использованием принципов дополненного генерирования поиска (RAG) и современных инструментов. Что вы узнаете: * Понять основные концепции больших языковых моделей (LLM) и дополненного генерирования поиска (RAG). * Настройка и управление контейнерами Docker для локальной разработки и развертывания компонентов AI. * Развертывание и взаимодействие с местными LLMs с использованием Ollama для частных, на устройстве вывода. * Интеграция R2R рамок для построения надежных RAG на основе Q & A приложений. * Применять основные методы быстрого проектирования для оптимизации реакции системы RAG. * Оценка эффективности системы РАУ с использованием простых показателей. Курс начинается с основ LLM и RAG, затем проходит через практическую настройку локальной среды, развертывание модели и интеграцию компонентов для создания полного приложения. Этот курс идеально подходит для начинающих, желающих узнать об ИИ, LLM, и Docker, без предварительного опыта, требуемого в этих областях. Начните свое путешествие по созданию интеллектуальных, частных систем Q&A.