Trilhas de aprendizado para Profissionais técnicos

Domínio de sistema de RAG

Esta trilha de aprendizado para iniciantes explora sistemas de Geração aumentada de recuperação (RAG), abordando técnicas iniciantes e avançadas de RAG, integração do LlamaIndex com JavaScript, pré-processamento de dados não estruturados, conhecimento de RAG aprimorada por gráfico e aplicações de RAG multimodal. Os alunos obtêm experiência prática com bancos de dados de vetores, recuperação de passagens densas, reordenação de cross-encoder, construção de gráfico de conhecimento usando Neo4j e criação de aplicações de RAG prontas para produção com estruturas modernas.

Habilidades:

Criação e otimização de sistema de RAG

Técnicas avançadas de recuperação (expansão de consulta, reordenação, DPR)

Desenvolvimento de aplicação de RAG usando LlamaIndex e JavaScript

Pré-processamento de dados não estruturados e agrupamento

Gestão de banco de dados de vetores

Criação e consulta de gráfico de conhecimento (Neo4j)

Desenvolvimento de aplicativo de RAG multimodal

Implantação de aplicação de IA e chatbot full-stack

Objetivos de aprendizado

  1. Explicar os princípios e arquitetura de Geração aumentada de recuperação (RAG), distinguindo entre técnicas iniciantes e avançadas de RAG.
  2. Implementar métodos avançados de RAG como expansão de consulta, reordenação de cross-encoder e recuperação de passagens densas para melhorar a recuperação de informações e a geração de respostas.
  3. Criar e implantar aplicações de RAG usando LlamaIndex e JavaScript, incluindo desenvolvimento de chatbot full-stack e integração com bancos de dados de vetores.
  4. Pré-processar e estruturar dados não estruturados (PDFs, HTML, PPTX, imagens) para aplicações de RAG e LLM usando estruturas especializadas e estratégias de agrupamento.
  5. Integrar gráficos de conhecimento e dados multimodais em sistemas de RAG, usando ferramentas como Neo4j e GPT-4 para permitir fluxos de trabalho de recomendação e recuperação complexos e dependentes do contexto.

Público-alvo

Esta trilha foi criada para engenheiros de IA, cientistas de dados, desenvolvedores de software e profissionais técnicos que querem dominar sistemas de RAG para aplicações reais. Ela é adequada para pessoas com conhecimento básico que querem criar, otimizar e implantar soluções de IA com geração aumentada de recuperação, usando ferramentas e estruturas de ponta.

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