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Module M5
Intermedio • ~50min

Modulo 5 — Ancorare l'IA a fonti affidabili (RAG)

"Integrate il Retrieval-Augmented Generation (RAG) per arricchire l'LLM con dati specifici e aggiornati."

⚠Rendete le vostre risposte IA più precise ancorandole ai vostri dati.

ObiettiviSola lettura

01Comprendere il principio RAG (Retrieval-Augmented Generation)
02Implementare una pipeline RAG semplice con database vettoriale
03Ottimizzare strategie di chunking e qualità del recupero

Contenuti

Sezione 01
Introduzione al RAG: perché integrare dati esterni?
Sezione 02
Vettorizzazione, embedding e recupero semantico.
Sezione 03
Esercizio: indicizzare un set di documenti e interrogare con RAG.
Sezione 04
Ottimizzazione: chunking, metadati e reranking.

Competenze

Implementare una pipeline RAG con database vettoriale.Chunking e indicizzazione documenti per recupero ottimale.Migliorare la qualità del recupero con metadati e reranking.

Domande frequenti

Cos'è il modulo "Modulo 5 — Ancorare l'IA a fonti affidabili (RAG)"?+

"Modulo 5 — Ancorare l'IA a fonti affidabili (RAG)" è un modulo di formazione online di livello Intermedio • ~50min. Padroneggiare il RAG, implementare una pipeline con database vettoriale e ottimizzare il recupero con chunking e reranking.

Ci sono prerequisiti per questo modulo?+

Sì, consigliamo di completare il Modulo 4 prima di iniziare questo modulo.

Questo modulo è gratuito?+

Questo modulo fa parte della nostra offerta premium. Puoi sfogliare i contenuti di marketing gratuitamente, poi sbloccare l'accesso completo tramite la nostra pagina dei prezzi.

Cosa imparerò in questo modulo?+

Implementare una pipeline RAG con database vettoriale.. Chunking e indicizzazione documenti per recupero ottimale.. Migliorare la qualità del recupero con metadati e reranking..