- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.997
Автор: maven
Название: Системный подход к совершенствованию RAG‑приложений (2025)
Описание:
Systematically Improving RAG Applications
maven
Перестаньте строить RAG‑системы, которые блестят на демо, но терпят неудачу в продакшене. За шесть недель вы освоите системный, data‑driven подход - от синтетической оценки до интеллектуального маршрутизации запросов - и превратите прототип в «mission‑critical» решение.
Что вы получите
- Improvement Flywheel: создание синтетических наборов данных для точного выявления слабых мест ещё до запуска системы.
- Fine‑tuning Framework: обучение собственных эмбеддингов на минимальном объёме данных (от 6 000 примеров) для прироста точности на 20–40 %.
- Feedback Acceleration: дизайн интерфейсов, собирающих в пять раз больше качественной обратной связи без раздражения пользователей.
- Segmentation System: анализ запросов для приоритизации улучшений и значительного роста релевантности.
- Multimodal Architecture: настройка отдельных индексов под документы, изображения и таблицы.
- Query Routing: единая система, автоматически выбирающая оптимальный механизм поиска для каждого запроса.
Программа курса
- Evaluation Systems - синтетические датасеты и метрики для объективной оценки.
- Fine‑tune Embeddings - кастомизация эмбеддингов для бизнес‑контекста.
- Feedback Systems - сбор и анализ сигналов от пользователей.
- Query Segmentation - выделение сегментов запросов с наибольшим потенциалом улучшения.
- Specialized Search - построение специализированных индексов для разных типов контента.
- Query Routing - автоматическая маршрутизация запросов между механизмами поиска.
Преподаватель курса
Jason Liu - специалист по разработке AI‑систем в самых разных областях: от компьютерного зрения в Университете Ватерлоо до политики контента в Facebook и рекомендательных систем в Stitch Fix, где его решения обеспечили рост выручки на $50 млн. Опыт масштабного упорядочивания данных, проектирования мультимодальных retrieval‑моделей и обработки сотен миллионов рекомендаций в неделю лег в основу его консалтинговых проектов и этой программы по внедрению RAG‑систем.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Название: Системный подход к совершенствованию RAG‑приложений (2025)
Описание:
Systematically Improving RAG Applications
maven
Перестаньте строить RAG‑системы, которые блестят на демо, но терпят неудачу в продакшене. За шесть недель вы освоите системный, data‑driven подход - от синтетической оценки до интеллектуального маршрутизации запросов - и превратите прототип в «mission‑critical» решение.
Что вы получите
- Improvement Flywheel: создание синтетических наборов данных для точного выявления слабых мест ещё до запуска системы.
- Fine‑tuning Framework: обучение собственных эмбеддингов на минимальном объёме данных (от 6 000 примеров) для прироста точности на 20–40 %.
- Feedback Acceleration: дизайн интерфейсов, собирающих в пять раз больше качественной обратной связи без раздражения пользователей.
- Segmentation System: анализ запросов для приоритизации улучшений и значительного роста релевантности.
- Multimodal Architecture: настройка отдельных индексов под документы, изображения и таблицы.
- Query Routing: единая система, автоматически выбирающая оптимальный механизм поиска для каждого запроса.
Программа курса
- Evaluation Systems - синтетические датасеты и метрики для объективной оценки.
- Fine‑tune Embeddings - кастомизация эмбеддингов для бизнес‑контекста.
- Feedback Systems - сбор и анализ сигналов от пользователей.
- Query Segmentation - выделение сегментов запросов с наибольшим потенциалом улучшения.
- Specialized Search - построение специализированных индексов для разных типов контента.
- Query Routing - автоматическая маршрутизация запросов между механизмами поиска.
Преподаватель курса
Jason Liu - специалист по разработке AI‑систем в самых разных областях: от компьютерного зрения в Университете Ватерлоо до политики контента в Facebook и рекомендательных систем в Stitch Fix, где его решения обеспечили рост выручки на $50 млн. Опыт масштабного упорядочивания данных, проектирования мультимодальных retrieval‑моделей и обработки сотен миллионов рекомендаций в неделю лег в основу его консалтинговых проектов и этой программы по внедрению RAG‑систем.
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытый контент для пользователей All-dar.