Creazione di applicazioni AI generativa con RAG e database vettoriali

I modelli linguistici di grandi dimensioni standard spesso non hanno accesso a dati privati o in tempo reale, limitandone l'utilità per specifiche esigenze aziendali. Combinando l'AI generativa con la Generazione Aumentata dal Recupero (RAG), puoi basare gli LLM sui tuoi dati personalizzati per fornire risposte accurate e consapevoli del contesto. Questo corso ti guida attraverso il processo di progettazione e implementazione di architetture RAG da zero. Imparerai come preparare i tuoi dati, archiviarli in database vettoriali, recuperare informazioni pertinenti e inserirle in modelli generativi per costruire applicazioni più intelligenti. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di AI generativa, embeddings e generazione aumentata dal recupero. - Configurare e interrogare database vettoriali per archiviare e recuperare dati ad alta dimensionalità in modo efficiente. - Applicare tecniche di prompt engineering per ottimizzare il modo in cui i modelli linguistici utilizzano il contesto recuperato. - Costruire pipeline RAG pulite e modulari utilizzando le moderne convenzioni Python e i pattern dei framework. - Implementare tecniche di valutazione per misurare l'accuratezza e la pertinenza delle risposte del tuo sistema. Partendo dalla terminologia fondamentale e dai concetti chiave dell'AI, il corso si trasforma in guide scritte pratiche e passo-passo e frammenti di codice. Esplorerai l'ingestione dei dati, l'indicizzazione vettoriale e l'orchestrazione delle pipeline per assemblare un sistema RAG completamente funzionante. Questo corso è progettato per aspiranti sviluppatori AI, ingegneri del software e appassionati di tecnologia che desiderano costruire applicazioni AI personalizzate; non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'AI generativa o i database vettoriali. Inizia a leggere oggi per iniziare a costruire i tuoi sistemi AI intelligenti e basati sui dati.