RAG 框架入门课程(生成式 AI) для 初学者
2024/9/26 21:03:56
本文主要是介绍RAG 框架入门课程(生成式 AI) для 初学者,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
深入探讨 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 框架,本课程专为 AI 专业人士和爱好者设计,内容精炼且具有高影响力。学习如何将 Large Language Models (LLMs) 集成到 RAG 中,以便根据您的外部文件(如 PDF、文本文件、CSV、YouTube 视频等)来回答问题。非常适合希望保持领先优势的开发人员、数据科学家和 AI 实践者。
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- 生成式AI与机器学习简介
探索不同类型的学习模型,了解生成式AI是什么,以及大语言模型(LLMs)的作用。 - 什么是RAG?
清晰地介绍RAG框架——它是如何工作的,其组成部分,以及为什么它正在成为游戏规则的改变者及其重要超参数。 - 向量数据库及其在RAG中的作用
比较向量数据库(Vector DBs)与传统RDBMS。了解核心元素 - GraphRAG(概述)
发现GraphRAG的优势,它是如何工作的。 - HybridRAG(概述)
深入了解HybridRAG,它是如何结合GraphRAG和StandardRAG以产生最佳结果的。
- 您的第一个RAG应用
使用一个简单的文本文件创建一个基本的RAG应用程序。 - 向量数据库设置
学习独立于RAG设置一个向量数据库,这是高效数据检索的关键步骤。 - RAG超参数
发现对RAG性能有显著影响的关键超参数。 - 使用不同文件格式
在各种格式(如视频、CSV文件等)中实现RAG,以提高其适用性。 - RAG与互联网集成
使用SerpAPI在RAG中启用互联网搜索,以增强实时检索能力。 - 多文档RAG
构建可以同时与多个文档通信的RAG系统,以提高上下文和准确性。 - 处理幻觉
通过要求引用来解决AI幻觉(不准确的响应),确保更可靠的输出。 - 使用LLMs的推荐系统
使用RAG构建一个推荐系统,将信息检索与AI推荐相结合。 - GraphRAG与LangChain
使用LangChain实现GraphRAG,展示将图结构与RAG结合的力量。 - 混合RAG
探索将RAG和GraphRAG结合的高级技术,以实现高性能检索。
如果你已经熟悉RAG,可以尝试GraphRAG
我希望这能帮助你理解RAG,并轻松构建不同的RAG应用程序。
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