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!

用于构建高级RAG应用程序的代码教程

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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注意:本课程使用免费的LLM API,所以不用担心任何额外费用 !

理论
  • 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。
代码片段
  • 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

GraphRAG 快速入门(生成式AI)RAG 是生成式AI中最重要的概念之一,它帮助你像与CSV文件等外部文件对话一样使用它们…datasciencepocket.gumroad.com

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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