Создание генеративных приложений ИИ с помощью RAG и LLM

Этот текстовый курс поможет вам преодолеть этот разрыв, научив вас проектировать, создавать и оптимизировать готовые к производству генеративные системы искусственного интеллекта с нуля. Вы пройдете путь от понимания основных концепций модели большого языка (LLM) до реализации продвинутых шаблонов, таких как генерация с дополнением поиска (RAG). Изучая четкие письменные объяснения и анализируя практические примеры кода, вы приобретете навыки, необходимые для подключения моделей ИИ к пользовательским источникам данных, управления выходами модели и мониторинга производительности системы. Что вы узнаете: - Понять основные концепции генеративного ИИ, критерии выбора моделей и стратегии оценки затрат. - овладеть надежными методами быстрого проектирования и обеспечить выход структурированных данных с помощью Pydantic. - Создание комплексных систем поиска и дополненного генерирования (ПДГ) с использованием векторных баз данных. - Применять методы параметрической эффективной точной настройки (ПЭТН) для адаптации моделей к конкретным задачам. - Настройте инструменты наблюдения и отслеживания приложений для отладки и оптимизации производительности ИИ. Курс начинается с основных терминов и основных концепций ИИ, а затем вы пройдете структурированные письменные упражнения по быстрому проектированию, интеграции баз данных и мониторингу системы. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения и технических энтузиастов, которые только начинают заниматься разработкой ИИ и хотят приобрести практические навыки, не имея предыдущего опыта машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы начать создавать свои собственные интеллектуальные приложения, основанные на данных.