Anunțarea unui nou curs Coursera: Retrieval Augmented Generation (RAG) Veți învăța să construiți sisteme RAG de înaltă performanță, gata de producție, în acest curs practic și aprofundat creat și predat de @ZainHasan6 inginer, cercetător și educator cu experiență în AI și ML. RAG este o componentă critică astăzi a multor aplicații bazate pe LLM în asistența pentru clienți, sistemele interne de întrebări și răspunsuri ale companiei, chiar și multe dintre cele mai importante chatbot-uri care folosesc căutarea web pentru a vă răspunde la întrebări. Acest curs vă învață în profunzime cum să faceți RAG să funcționeze bine. LLM-urile pot produce răspunsuri generice sau învechite, mai ales atunci când li se pun întrebări specializate care nu sunt acoperite în datele sale de antrenament. RAG este cea mai utilizată tehnică pentru a aborda acest lucru. Aduce date din noi surse de date, cum ar fi documente interne sau știri recente, pentru a oferi LLM contextul relevant pentru informații private, recente sau specializate. Acest lucru îi permite să genereze răspunsuri mai împământate și mai precise. În acest curs, veți învăța să proiectați și să implementați fiecare parte a unui sistem RAG, de la retrievere la baze de date vectoriale de la generare la evaluări. Veți învăța despre principiile fundamentale din spatele RAG și despre cum să-l optimizați atât la nivel de componentă, cât și la nivelul întregului sistem. Pe măsură ce AI evoluează, RAG evoluează și el. Noile modele pot gestiona ferestre de context mai lungi, raționează mai eficient și pot face parte din fluxuri de lucru agentice complexe. Un domeniu de creștere interesant este Agentic RAG, în care un agent AI la rulare (mai degrabă decât să fie codificat în timpul dezvoltării) decide în mod autonom ce date să recupereze și când/cum să meargă mai adânc. Chiar și cu această evoluție, accesul la date de înaltă calitate în timpul rulării este esențial, motiv pentru care RAG este o parte cheie a atâtor aplicații. Veți învăța prin experiențe practice să: - Construiți un sistem RAG cu recuperare și augmentare promptă - Comparați metode de recuperare precum BM25, căutare semantică și fuziune reciprocă - Fragmentați, indexați și recuperați documente folosind o bază de date vectorială Weaviate și un set de date de știri - Dezvoltați un chatbot, folosind LLM-uri open-source găzduite de Together AI, pentru un magazin fictiv care răspunde la întrebări despre produse și întrebări frecvente - Utilizați evaluările pentru a îmbunătăți fiabilitatea și pentru a încorpora date multimodale RAG este o tehnică fundamentală importantă. Deveniți buni la asta prin acest curs! Vă rugăm să vă înscrieți aici: