Generowanie aplikacji AI z RAG i LangChain

Aby wypełnić tę lukę, współcześni programiści wykorzystują technologię Retrieval-Augmented Generation (RAG), która pozwala budować aplikacje SI uwzględniające kontekst. W tym kursie tekstowym dowiesz się, jak projektować, budować i wdrażać niestandardowe aplikacje RAG od podstaw.Zdobędziesz głębokie zrozumienie, w jaki sposób LangChain koordynuje pobieranie danych, przechowywanie wektorów i szybką orkiestrację, aby generować wysoce dokładne, oparte na danych odpowiedzi AI. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową architekturę Retrieval-Augmented Generation (RAG) i jak poprawia duże modele językowe. - Załaduj i przetwarzaj różne formaty dokumentów za pomocą nowoczesnych ładowarek dokumentów LangChain i strategii dzielenia tekstu. - Generuj osadzanie wektorów i przechowuj je w wektorowych bazach danych w celu wydajnego wyszukiwania semantycznego. - Stwórz solidne monity i zarządzaj kontekstem konwersacji za pomocą nowoczesnych wzorców orkiestracji LangChain. - Twórz kompletne generatywne aplikacje AI, które dokładnie odpowiadają na pytania za pomocą własnych niestandardowych zestawów danych. Kurs zaczyna się od podstawowych pojęć AI i RAG, a następnie krok po kroku przeprowadza przez spożywanie dokumentów, integrację baz danych wektorowych i ostateczną konstrukcję aplikacji.Przeczytasz jasne wyjaśnienia i przejrzysz praktyczne fragmenty kodu, które mają na celu stopniowe budowanie umiejętności. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, programistów i entuzjastów technologii, którzy chcą zbudować swoją pierwszą aplikację AI połączoną z danymi.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować potencjał generatywnej sztucznej inteligencji świadomej kontekstu.