Fondamenti di RAG: Context Engineering e Reranking

I Large Language Models sono potenti, ma spesso faticano con l'accuratezza e generano informazioni false. La Retrieval-Augmented Generation (RAG) risolve questo problema fornendo un contesto pertinente, rendendo le applicazioni AI affidabili e basate su fatti. Questo corso testuale ti guida attraverso i concetti fondamentali per la creazione di pipeline RAG efficaci. Inizierai con la terminologia fondamentale dei vector databases e dei modelli di embedding, per poi passare a tecniche pratiche di context engineering e reranking. Al termine del corso, saprai come strutturare il contesto in modo efficace per prevenire le allucinazioni dell'AI e migliorare la qualità delle risposte. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali della Retrieval-Augmented Generation e della vector search. Progettare pipeline di contesto efficaci per fornire dati accurati ai Large Language Models. Applicare tecniche di reranking per dare priorità alle informazioni più rilevanti per i tuoi prompt. Praticare le basi del prompt engineering per guidare i modelli e ridurre le allucinazioni. Implementare moderni pattern di recupero per migliorare l'affidabilità delle applicazioni AI. Il corso si sviluppa logicamente dalla terminologia AI di base e dai concetti di vector database fino a esercizi scritti pratici sulla strutturazione del contesto. Leggerai spiegazioni chiare e snippet di codice che illustrano la moderna architettura RAG. Questo corso è pensato per principianti, aspiranti sviluppatori e appassionati di tecnologia, senza alcuna esperienza precedente di machine learning richiesta. Inizia a leggere oggi stesso per costruire una solida base nello sviluppo moderno di AI e nel context engineering.