Tìm kiếm các cơ sở của Augmented Generation

Các mô hình AI của bạn đôi khi thiếu thông tin cập nhật hoặc tạo ra các phản hồi không liên quan? Retrieval Augmented Generation (RAG) cung cấp một giải pháp mạnh mẽ bằng cách kết nối AI của mình với các nguồn kiến thức đáng tin cậy bên ngoài. Chương trình này sẽ hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản và thực hiện thực tế của các hệ thống RAG, cho phép bạn xây dựng các ứng dụng AI không chỉ thông minh hơn mà còn minh bạch và đáng tin cậy hơn. Bạn sẽ có được kỹ năng để cải thiện các mô hình ngôn ngữ với thời gian thực, thông tin cụ thể về lĩnh vực, cải tiến đáng kể hiệu suất và tính hữu dụng của chúng. Bạn sẽ học được: * Hiểu các nguyên tắc cốt lõi và các thành phần kiến trúc của Retrieval Augmented Generation (RAG). * Học cách thực hiện các cơ chế lấy lại hiệu quả bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu vector cho thông tin ngữ cảnh. * Hợp nhất các mô hình ngôn ngữ lớn với dữ liệu được lấy lại để tạo ra văn bản chính xác và mạch lạc. * Đánh giá và cải thiện hiệu suất hệ thống RAG thông qua các chỉ số thực tế và tinh chỉnh lặp lại. * Tìm hiểu kỹ thuật kỹ sư nhanh cơ bản để tối ưu hóa tương tác với các mô hình thế hệ trong RAG. * Apply các chiến lược cơ bản để kết hợp kiến thức cấu trúc, bao gồm các đồ thị kiến thức đơn giản, vào RAG workflows. Bắt đầu với một giới thiệu về những thách thức mà RAG phải đối mặt, khóa học này sẽ bao gồm các thành phần lấy dữ liệu, mô hình tạo ra, các mô hình tích hợp, và các chiến lược đánh giá. Bạn sẽ tiến từ hiểu biết lý thuyết đến ứng dụng thực tế thông qua các lời giải thích rõ ràng, viết và các đoạn mã. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu, không có kinh nghiệm trước đó trong RAG, mô hình ngôn ngữ lớn, hay các khái niệm AI tiên tiến. Sự quen thuộc với lập trình cơ bản sẽ giúp ích nhưng không bắt buộc. Bắt đầu xây dựng các ứng dụng AI thông minh tận dụng sức mạnh của kiến thức bên ngoài ngay hôm nay.