Creare prompt di contesto RAG con ChromaDB e Python

La costruzione di una pipeline di generazione aumentata di recupero (RAG) richiede di capire come eseguire query su un database vettoriale e strutturare il contesto recuperato in un prompt che un LLM possa effettivamente utilizzare. Questo corso basato su testo ti guiderà attraverso i concetti fondamentali di embedding vettoriali e costruzione di contesto.Passerai dalla comprensione dei meccanismi di query di base all'assemblaggio programmatico di prompt precisi che mantengono le tue applicazioni AI accurate e consapevoli del contesto. Cosa imparerai: • Comprendere i concetti fondamentali dei database vettoriali, degli embedding e della ricerca semantica • Interrogare ChromaDB in modo programmatico per recuperare frammenti di documenti altamente pertinenti • Progettare e strutturare prompt di contesto che prevengono l'allucinazione negli LLM • Applicare le migliori pratiche di ingegneria prompt per formattare il testo recuperato per il modello • Implementare un flusso di lavoro RAG completo utilizzando script Python e moderni modelli di database.Inizierai padroneggiando la terminologia essenziale degli embedding e dei database vettoriali prima di immergerti in esercizi pratici e scritti. Attraverso chiare spiegazioni di codice, imparerai come eseguire query di archiviazione, estrarre dati rilevanti e creare robusti modelli di prompt.Questo corso è progettato per sviluppatori Python principianti e aspiranti ingegneri AI che vogliono comprendere la meccanica di RAG.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con database vettoriali o apprendimento automatico. Inizia a leggere oggi stesso e costruisci la tua prima pipeline di IA contestuale da zero.