Projektowanie architektury generatywnej AI z LLM i RAG

W miarę jak organizacje dążą do wdrożenia sztucznej inteligencji, zdolność do projektowania solidnych, skalowalnych architektur generatywnych AI staje się niezbędną umiejętnością dla współczesnych programistów i architektów systemów.Zrozumienie, jak bezpiecznie łączyć modele językowe z danymi przedsiębiorstwa, jest kluczem do budowania prawdziwie inteligentnych aplikacji. Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe koncepcje projektowania systemu Generative AI.Będziesz przechodzić od zrozumienia, w jaki sposób duże modele językowe (LLM) przetwarzają tekst, do projektowania kompletnych, gotowych do produkcji architektur, które wykorzystują systemy wyszukiwania, wyszukiwanie semantyczne i uporządkowane wyjścia. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową mechanikę dużych i małych modeli językowych (LLM / SLM) i sposób przetwarzania informacji. - Zaprojektuj skuteczne szybkie rurociągi inżynierskie przy użyciu zaawansowanych technik, takich jak łańcuch myśli i monitowanie oparte na rolach. - Skonfiguruj architektury Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby połączyć LLM z zewnętrznymi źródłami danych przedsiębiorstwa. - Zastosuj bazy danych wektorowych i strategie wyszukiwania semantycznego, aby skutecznie przechowywać, indeksować i pobierać dane wielowymiarowe. - Oceń, kiedy użyć monitu, RAG lub dostrajania, aby rozwiązać konkretne problemy biznesowe i techniczne. - Poznaj nowoczesne wzorce aplikacji AI, w tym agentowe przepływy pracy i semantyczne buforowanie w celu uzyskania opłacalnej wydajności. Zaczniesz od zbadania podstawowej terminologii i mechaniki modeli językowych, zanim przejdziesz krok po kroku przez szybki projekt, integrację baz danych wektorowych i implementację wzorca RAG.Każda koncepcja jest wyjaśniona poprzez jasne podziały architektoniczne i praktyczne scenariusze pisemne. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, architektów systemów i specjalistów od technologii, którzy chcą nauczyć się projektowania systemu AI od podstaw, bez wcześniejszego doświadczenia w sztucznej inteligencji lub uczeniu maszynowym. Zacznij czytać już dziś, aby opanować wzorce architektoniczne kształtujące przyszłość tworzenia oprogramowania.