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RAG：启用ChatGPT和LLM访问定制知识
RAG Raising the Potential of ChatGPT LLMs to the next level
了解检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），以丰富ChatGPT和大型语言模型（LLMs）的知识，从而提高它们的效能。
学习内容
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生成式 AI 和大型语言模型简介
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改进LLMs技术
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检索增强一代 （RAG） 基础知识
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RAG 的应用
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RAG 开发工具
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自定义 GPT
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Langchain 语言链
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RAG 的组件
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Flowise 是 RAG 开发的完美框架
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索引管道和 RAG 管道
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文档碎片
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嵌入和向量数据库
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信息搜索和检索
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LLMs RAGS 开源：数据保护和隐私的最佳盟友
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RAG 性能评估
要求
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不需要
描述
本课程专为希望通过检索增强生成系统 （RAGS） 释放 ChatGPT 等语言模型全部潜力的专业人士而设计。我们将深入研究 RAGS 如何通过为这些语言模型提供对相关最新信息的直接、实时访问，将这些语言模型转化为跨多个学科的高性能专家工具。
RAGS 在语言模型中的重要性
RAGS 是大型语言模型 （）LLMs 发展的基础，例如 ChatGPT。通过实时整合外部知识，这些系统LLMs不仅可以访问大量最新信息，还可以持续学习和适应新信息。这种检索和学习能力显着改进了文本生成，使模型能够以前所未有的准确性和相关性做出响应。这种知识丰富对于需要高精度和情境化的应用程序至关重要，为医疗保健、金融分析等领域开辟了新的可能性。
课程内容
生成式 AI 和 RAG 基础知识
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辅助内容生成和语言模型简介。
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关于生成式 AI 的基础知识、关键术语、挑战和演变的课程LLMs。
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生成式 AI 对各个领域的影响。
深入研究大型语言模型
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的介绍和开发LLMs，包括基本模型和优化模型。
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探索 的当前形势LLMs、它们的局限性以及如何减轻幻觉等常见陷阱。
访问和使用LLMs
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动手使用 ChatGPT，包括动手实验和访问 OpenAI API。
LLM 优化
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用于提高模型性能的高级技术，包括带有知识图谱的 RAG 和自定义模型开发。
RAG 的应用和用例
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讨论 RAG 的好处和局限性，并附有实际实施示例及其在不同行业的影响。
RAG 开发工具
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关于使用特定工具进行 RAG 开发的指导，包括 Flowise、LangChain 和 LlamaIndex 等无代码平台。
技术和高级 RAG 组件
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有关 RAG 架构、索引管道、文档碎片以及嵌入和矢量数据库使用的详细信息。
动手实验和项目
一系列动手实验和项目，指导参与者使用 Flowise 和 LangChain 等工具从头到尾完成 RAG 的开发。
方法论
该课程在理论课程和实践课程之间交替进行，前者提供对 RAGS 的深入理解，后者允许参与者在受控的真实场景中试验该技术。
该程序非常适合那些准备将 ChatGPT 和其他语言模型的功能提升到前所未有的性能水平的人，使 RAGS 成为人工智能领域不可或缺的工具。
要求
不需要以前的编程经验。该课程将包括使用无代码工具来促进 RAGS 的学习和实施。
本课程适合谁：
- 技术和人工智能专业人员：非常适合在 AI、机器学习、软件开发和信息技术领域工作并希望在其系统中集成和优化高级功能的人员。
- 软件开发人员：尤其是那些对改进基于自然语言处理 （NLP） 和语言模型的应用程序的功能和准确性感兴趣的人。
- AI 爱好者和自学成才者：对人工智能和新兴技术普遍感兴趣，并希望了解最新创新及其实际应用的人。
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