Создание RAG-приложений с помощью Atlas Vector Search

Поскольку генеративный AI продолжает трансформировать разработку программного обеспечения, объединение больших языковых моделей с вашими собственными проприетарными данными становится необходимым. Внедрение генерации с дополнением поиска (RAG) позволяет основывать ответы AI на фактической, актуальной информации без дорогостоящего переобучения моделей. Этот текстовый курс проведет вас через процесс настройки и использования Atlas Vector Search для обеспечения интеллектуального поиска и рабочих процессов RAG. Вы перейдете от понимания базовой векторной математики к проектированию семантических поисковых запросов и их интеграции с современными языковыми моделями. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций векторных эмбеддингов и семантического поиска - Настройка базы данных MongoDB Atlas для хранения и индексации многомерных векторов - Создание индексов векторного поиска для выполнения эффективных запросов на сходство - Применение паттернов RAG для извлечения контекстуально релевантных данных для LLM - Интеграция результатов векторного поиска с рабочими процессами промпт-инжиниринга - Практика создания поисковых конвейеров с использованием современных паттернов разработки Вы начнете с фундаментальных определений векторных баз данных и семантического поиска, прежде чем перейти к практическим шагам настройки. С помощью письменных объяснений и понятных примеров кода вы научитесь создавать запросы, которые напрямую подключают вашу базу данных к фреймворкам оркестрации AI. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, администраторов баз данных и энтузиастов AI, которые только начинают знакомство с векторными базами данных. Предварительный опыт работы с векторным поиском или машинным обучением не требуется, хотя базовое знакомство с концепциями баз данных будет полезным. Начните чтение сегодня, чтобы раскрыть потенциал семантического поиска в ваших приложениях баз данных.