- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.997
Автор: zerotomastery
Название: Буткемп по AI-разработке: Освоение Retrieval Augmented Generation (RAG) для LLM (2025)
Описание:
AI Engineering Bootcamp: RAG (Retrieval Augmented Generation) for LLMs
zerotomastery
Этот курс научит вас создавать более интеллектуальные AI-приложения, используя одну из важнейших техник современного искусственного интеллекта - Retrieval Augmented Generation (RAG). Вы научитесь объединять большие языковые модели (LLMs) с RAG для создания продвинутых проектов, таких как чат-боты, финансовые аналитические системы и многое другое.
Почему RAG так важен?
Ограничения многих AI-систем связаны с тем, что они полагаются на устаревшие данные из своей обучающей выборки. RAG решает эту проблему, предоставляя доступ к актуальной информации из внешних источников, включая базы данных и документы. Это делает AI более точным и полезным в реальных сценариях.
Пример:
Чат-бот в интернет-магазине может мгновенно проверить актуальный инвентарь на основе данных в реальном времени, а не полагаться на статичные обучающие данные, и дать вам точный ответ о наличии товара и сроках доставки.
Что вы изучите:
- Основы retrieval-систем:- Как подготовить текстовые данные для поиска
- Различные модели поиска (булевые, векторные, вероятностные)
- Индексация, запросы и ранжирование данных
- Основы генеративных моделей:- Архитектура трансформеров и механизмы внимания
- Подготовка данных и обучение моделей текста
- Введение в Retrieval-Augmented Generation:- Комбинация поиска и генерации
- Основные принципы и применение RAG в реальных задачах
- Работа с OpenAI API:- Настройка API и эффективное использование подсказок
- Параметры настройки и их влияние на поведение моделей
- Реализация RAG с OpenAI:- Построение полнофункциональных систем RAG
- Интеграция поиска и генерации для решения сложных задач
- Работа с неструктурированными данными:- Обработка данных из различных форматов: PDF, Word, PowerPoint, Excel и изображений
- Извлечение ценной информации из текстов и мультимедиа
- Мультимодальные RAG-системы:- Использование текстовых и визуальных данных для расширения возможностей системы
- Интеграция различных типов данных в единый отклик
- Агентные системы с RAG:- Построение AI-агентов, способных взаимодействовать с пользователями и выполнять задачи
- Управление состоянием агентов и динамическое выполнение задач
Зачем вам этот курс?
Вы получите практические навыки, которые позволят вам применять RAG в реальных проектах и строить масштабируемые AI-приложения, способные обрабатывать сложные запросы и динамически предоставлять актуальные ответы.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Название: Буткемп по AI-разработке: Освоение Retrieval Augmented Generation (RAG) для LLM (2025)
Описание:
AI Engineering Bootcamp: RAG (Retrieval Augmented Generation) for LLMs
zerotomastery
Этот курс научит вас создавать более интеллектуальные AI-приложения, используя одну из важнейших техник современного искусственного интеллекта - Retrieval Augmented Generation (RAG). Вы научитесь объединять большие языковые модели (LLMs) с RAG для создания продвинутых проектов, таких как чат-боты, финансовые аналитические системы и многое другое.
Почему RAG так важен?
Ограничения многих AI-систем связаны с тем, что они полагаются на устаревшие данные из своей обучающей выборки. RAG решает эту проблему, предоставляя доступ к актуальной информации из внешних источников, включая базы данных и документы. Это делает AI более точным и полезным в реальных сценариях.
Пример:
Чат-бот в интернет-магазине может мгновенно проверить актуальный инвентарь на основе данных в реальном времени, а не полагаться на статичные обучающие данные, и дать вам точный ответ о наличии товара и сроках доставки.
Что вы изучите:
- Основы retrieval-систем:- Как подготовить текстовые данные для поиска
- Различные модели поиска (булевые, векторные, вероятностные)
- Индексация, запросы и ранжирование данных
- Основы генеративных моделей:- Архитектура трансформеров и механизмы внимания
- Подготовка данных и обучение моделей текста
- Введение в Retrieval-Augmented Generation:- Комбинация поиска и генерации
- Основные принципы и применение RAG в реальных задачах
- Работа с OpenAI API:- Настройка API и эффективное использование подсказок
- Параметры настройки и их влияние на поведение моделей
- Реализация RAG с OpenAI:- Построение полнофункциональных систем RAG
- Интеграция поиска и генерации для решения сложных задач
- Работа с неструктурированными данными:- Обработка данных из различных форматов: PDF, Word, PowerPoint, Excel и изображений
- Извлечение ценной информации из текстов и мультимедиа
- Мультимодальные RAG-системы:- Использование текстовых и визуальных данных для расширения возможностей системы
- Интеграция различных типов данных в единый отклик
- Агентные системы с RAG:- Построение AI-агентов, способных взаимодействовать с пользователями и выполнять задачи
- Управление состоянием агентов и динамическое выполнение задач
Зачем вам этот курс?
Вы получите практические навыки, которые позволят вам применять RAG в реальных проектах и строить масштабируемые AI-приложения, способные обрабатывать сложные запросы и динамически предоставлять актуальные ответы.
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.