Назад
Module M5
Средний • ~50мин

Модуль 5 — Закрепить ИИ в надежных источниках (RAG)

"Интегрируйте Retrieval-Augmented Generation (RAG) для обогащения LLM специфическими и обновленными данными."

⚠Сделайте ваши ответы ИИ более точными, закрепив их в ваших собственных данных.

ЦелиТолько чтение

01Понять принцип RAG (Retrieval-Augmented Generation)
02Реализовать простой конвейер RAG с векторной базой данных
03Оптимизировать стратегии разбиения и качество извлечения

Содержание

Раздел 01
Введение в RAG: зачем интегрировать внешние данные?
Раздел 02
Векторизация, эмбеддинги и семантическое извлечение.
Раздел 03
Упражнение: индексация набора документов и запрос с RAG.
Раздел 04
Оптимизация: разбиение, метаданные и переранжирование.

Навыки

Реализовать конвейер RAG с векторной базой данных.Разбивать и индексировать документы для оптимального извлечения.Улучшать качество извлечения с метаданными и переранжированием.

Часто задаваемые вопросы

Что такое модуль «Модуль 5 — Закрепить ИИ в надежных источниках (RAG)»?+

«Модуль 5 — Закрепить ИИ в надежных источниках (RAG)» — это онлайн-модуль обучения уровня Средний • ~50мин. Освоить RAG, реализовать конвейер векторной базы данных и оптимизировать извлечение с разбиением и переранжированием.

Есть ли предварительные требования для этого модуля?+

Да, мы рекомендуем завершить Модуль 4 перед началом этого модуля.

Этот модуль бесплатный?+

Этот модуль является частью нашего премиум-предложения. Вы можете бесплатно просматривать маркетинговый контент, а затем разблокировать полный доступ на нашей странице цен.

Что я узнаю в этом модуле?+

Реализовать конвейер RAG с векторной базой данных.. Разбивать и индексировать документы для оптимального извлечения.. Улучшать качество извлечения с метаданными и переранжированием..