基礎到進階：檢索增強生成 (RAG)

多模式 RAG 堆疊：向量儲存、LLM 整合和進階檢索方法的實踐之旅

從這 2.5 小時的課程，你會學到

• 建立三個專業級聊天機器人：網站、SQL 和多媒體 PDF
• 從基礎到高階技術掌握 RAG 架構與實現
• 運行和優化開源和商業 LLMs
• 實施向量資料庫和嵌入以實現高效的資訊檢索
• 使用 LangChain 框架創建複雜的 AI 慧應用
• 部署提示快取和查詢擴充等先進技術
• 了解如何在 AWS EC2 上部署（基礎指南）

要求

• 基礎 Python 程式設計知識
• 熟悉 REST API
• 了解基本資料庫概念
• 對機器學習概念的基本了解（有幫助，但不是必要的）

課程說明

透過我們關於檢索增強生成 ( Retrieval-Augmented Generation，RAG)) 和 LangChain 的綜合課程來轉變你的開發技能。無論你是想要闖入 AI 領域的開發人員，還是想要掌握 RAG 的經驗豐富的程式設計師，本課程都提供理論與實踐的完美結合，幫助你建立可用於生產的 AI 應用程式。

課程內容

第 1 節 : RAG 基礎知識

• 了解檢索增強生成( RAG，Retrieval-Augmented Generation )架構
• RAG系統的核心組件與工作流程
• RAG 實施的最佳實踐
• 現實世界的應用程式和用例

第 2 節 : 大型語言模型 ( Large Language Models，LLMs) – 實踐練習

• 使用 Ollama 設定和運行開源 LLM
• 模型選擇與優化技術
• 效能調優和資源管理
• 本地 LLM 部署的實務練習

第 3 節 : 向量資料庫和嵌入

• 深入研究嵌入模型及其應用
• 親自實施 FAISS、ANNOY 和 HNSW 方法
• 速度與準確性優化策略
• 與 Pinecone 託管資料庫整合
• 實用向量視覺化和分析

第 4 節 : LangChain 框架

• 文字分塊策略和優化
• LangChain 架構和組件
• 進階的 LangChain 組合技術
• 與向量儲存和 LLM 整合
• 使用真實數據進行實踐練習

第 5 節 : 進階 RAG 技術

• 查詢擴充和最佳化
• 結果重新排序策略
• 提示快取實施
• 效能優化技術
• 進階的索引方法

第 6 節 : 建構生產就緒的聊天機器人( Chatbots )

1. Website Chatbot
   • 架構與實現
   • 內容索引和檢索
   • 響應生成和優化
2. SQL Chatbot
   • 自然語言到 SQL 的轉換
   • 查詢最佳化和安全性
   • 資料庫整合最佳實踐
3. Multimedia PDF Chatbot
   • 多模態內容處理
   • PDF 解析和索引
   • 富媒體響應生成

為什麼選擇這門課程

• 目前產業相關技能的需求量大
• 透過現實世界的例子獲得實務經驗
• 使用特斯拉汽車資料庫的實際實施
• 從基礎到進階概念的完整覆蓋
• 生產就緒的程式碼和最佳實踐
• 經過研討會測試的內容，結果經過驗證

你將建構什麼

在本課程結束時，你將建立三個專業級聊天機器人並獲得以下方面的實務經驗：

• RAG 系統實施
• 向量資料庫整合
• LLM 優化
• 進階檢索技術
• 生產就緒的 AI 應用程式

加入我們，踏上這段令人興奮的旅程，掌握 RAG 和 LangChain，並將自己置於 AI 開發的最尖端。

目標受眾

• 希望專注於 AI 應用的軟體開發人員
• 希望掌握 RAG 實施的 AI 工程師
• 對建構智慧聊天機器人感興趣的後端開發人員
• 尋求實踐 LLM 經驗的技術專業人員
• 軟體工程師資料科學家、 AI 工程師、機器學習工程師

講師簡介

Yash Thakker 終身學習者 🙂

我在人工智慧、平台和應用程式等領域擁有超過 10 年的產品管理經驗，在科技產業擁有多元化的背景。目前，我是印度一家頂尖科技新創公司的產品主管。我也是生成式人工智慧的愛好者，不斷探索使用它來解決問題和創造創新產品的新方法。我的目標是利用我的技能和專業知識推動公司取得成功，並在科技界產生正面影響。

字幕：英文

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