Описание [Diogo Resende] [ZTM] Технология поисковой дополненной генерации (RAG) для LLM (2025):
Вы научитесь создавать интеллектуальные системы искусственного интеллекта, используя передовые методы и технологии.
В ходе курса вы освоите:
Генеративные модели искусственного интеллекта и их интеграцию с расширенной генерацией поиска для создания более интеллектуальных систем ИИ.
Использование API OpenAI для генерации текста и обработки неструктурированных данных.
Применение метода FAISS для эффективного поиска сходства в больших наборах данных.
Использование методов оперативной инженерии для оптимизации реакций искусственного интеллекта.
Создание реальных проектов искусственного интеллекта, таких как чат-боты и инструменты финансового анализа.
Изучение передовых концепций RAG, включая мультимодальный и агентский RAG.
Кто такой инженер искусственного интеллекта?
Инженер искусственного интеллекта — это специалист, который работает над всем жизненным циклом приложения искусственного интеллекта, то есть приложения, которое использует искусственный интеллект в своей основе. Инженер искусственного интеллекта использует модели искусственного интеллекта, включая большие языковые модели, и настраивает их под свои нужды.
Для этого требуется всё: от создания моделей с использованием пользовательских наборов данных до обучения и настройки моделей, развёртывания моделей и их масштабирования с использованием облачных технологий.
Роль инженера искусственного интеллекта растёт как снежный ком, но она всё ещё развивается и, несомненно, будет продолжать развиваться по мере изменения ландшафта искусственного интеллекта.
Что такое поисковая дополненная генерация (RAG)?
Вы когда-нибудь задумывались, почему некоторые системы искусственного интеллекта могут казаться ограниченными, давая ответы, которые кажутся немного общими или нецелевыми? Это происходит потому, что они ограничены знаниями в своих обучающих данных.
Эти данные — это не всё. Они не включают в себя частные данные, а также не включают в себя последние данные, которые были созданы с момента обучения модели.
Технология поисковой дополненной генерации (RAG) решает эту проблему, дополняя модели искусственного интеллекта этой частной или новой информацией.
Вместо того чтобы полагаться только на то, чему он был обучен, RAG извлекает актуальную, релевантную информацию из базы данных или документа.
Вот как это работает: система сначала находит наиболее релевантные фрагменты информации для заданного вопроса (поиск). Затем она использует языковую модель для генерации ответа на основе этой информации (генерация). Вот почему это называется генерацией, дополненной поиском!
Результатом является искусственный интеллект, который сочетает в себе лучшее из обоих миров: доступ к внешним знаниям в режиме реального времени и способность ясно их выражать.
Давайте рассмотрим пример.
Представьте себе: вы просматриваете сайт магазина одежды, ищете определённую куртку вашего размера и любимого цвета, но не уверены, есть ли она в наличии. Вместо того чтобы кликать по бесконечным фильтрам, чат-бот на базе RAG может сделать это без усилий.
Когда вы спрашиваете: «У вас есть синяя куртка среднего размера?», система RAG извлекает данные о запасах в режиме реального времени из базы данных магазина. Она находит точные данные, такие как наличие в близлежащих магазинах или предполагаемые даты доставки — информацию, которой не было бы в данных обучения модели искусственного интеллекта. А затем она использует эту информацию для генерации полезного ответа: «Да, у нас есть на складе! Вы можете забрать его в нашем магазине в центре города или заказать доставку к пятнице».
Такое динамичное и точное взаимодействие делает процесс покупок проще и быстрее, гарантируя, что вы получите необходимые ответы без лишних хлопот.
RAG всё чаще используется в приложениях искусственного интеллекта, таких как чат-боты, исследовательские инструменты и системы анализа данных, где точность и контекст имеют важное значение. Это практичный способ сделать искусственный интеллект более надёжным и полезным в сложных сценариях.
Почему именно этот курс RAG?
Потому что это лучший, самый современный и практичный онлайн-курс по разработке искусственного интеллекта, который научит вас реальным навыкам RAG и позволит вам получить практические навыки, которые вы сможете использовать в реальном мире.
Но, конечно, мы предвзяты.
Итак, вот краткое изложение того, что рассматривается в этом курсе RAG Bootcamp, чтобы вы могли составить собственное мнение:
Основы систем поиска : этот раздел закладывает основу для понимания того, как искать и извлекать информацию из больших наборов данных. Вы узнаете, как подготовить текстовые данные для извлечения, изучите различные модели поиска (булевы, векторные, вероятностные) и поймёте концепции индексации, запросов и ранжирования. Цель состоит в том, чтобы вооружить вас навыками эффективного поиска релевантной информации в больших наборах данных.
Основы моделей генерации : основываясь на концепциях поиска, этот раздел знакомит с принципами генерации текста с использованием искусственного интеллекта. Вы узнаете об архитектуре трансформатора, которая произвела революцию в обработке естественного языка, и о том, как механизмы внимания в трансформаторах позволяют моделям фокусироваться на наиболее важных частях ввода. Вы также получите представление о методах подготовки данных и обучения для этих моделей.
Введение в RAG : в этом разделе представлены основные концепции Retrieval-Augmented Generation, объясняющие, как он объединяет сильные стороны моделей поиска и генерации для создания более точных, контекстно-релевантных и всесторонних ответов. Вы узнаете о базовой
Подробнее:
Скачать курс [Diogo Resende] [ZTM] Технология поисковой дополненной генерации (RAG) для LLM (2025):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться