如何为 AI 成功准备数据？

它所有的一切都始于掌握文本分块。

本课程教授关键技巧，如字符分割、语义块处理以及处理代码和 PDF 等特殊文档。学习使用 LangChain 和 Hugging Face 等工具优化数据以用于嵌入、相似度搜索和 NLP 工作流程。

通过我们全面的课程，解锁大型语言模型有效文档预处理的秘密，课程名称为 LLM – 精通文档分割与块处理 。本课程专为数据专业人士、AI 爱好者及开发者设计，深入探讨分割和块处理文本文档的艺术与科学，以最大化自然语言处理任务的效率和准确性。

您将探索各种技术和工具，从基本的字符分割到使用 LangChain 和 Hugging Face 的高级语义分块。课程每个部分都精心构建，旨在提供理论知识与实践技能，使您能够处理包括 Markdown 文件、Python 和 JavaScript 代码、PDF 等在内的多种文档类型。

您将学习以下内容： 实践动手操作：

文档分割与分块简介

• 了解文档分割与分块在自然语言处理工作流程中的作用。

• 探索为大型语言模型准备数据的基本资源。

• 学习有效的文本处理如何影响模型准确性和效率。

字符分割技术

• 了解如何在字符级别分割文本文档，以简化工作流程。

• 微调块大小和重叠，以优化各种用例的处理。

• 访问具有预览功能的模块，以便亲身体验这些技术。

使用 LangChain 进行递归文本拆分

• 掌握递归拆分技术，以处理结构化和嵌套文档。

• 利用 LangChain 的工具轻松处理复杂的文本层次结构。

• 应用递归拆分以增强 NLP 模型中的语义理解。

文档类型的专业分割

• 学习高级技术以分割 Markdown 文件、Python 和 JavaScript 代码，同时保持结构完整性。

• 从 PDF 中提取文本，使用 OpenAI 和 FAISS 进行处理成嵌入，并运行有效的相似性搜索。

• 了解针对特定文档要求的定制文本分割策略。

模型驱动文本分块技术

• 深入探讨语义文本分割及其在现代自然语言处理中的应用

• 使用 LangChain 和 Hugging Face 工具进行智能文本分割

• 理解嵌入并使用余弦相似度比较评估分块相关性

• 预览功能允许您在实际场景中尝试这些技术。

使用 LangChain 进行语义分块

• 掌握语义分块的原则及其对文本理解的影响。

• 利用 LangChain 的尖端功能实现语义分块工作流程。

• 将语义分块与嵌入相结合以优化下游 NLP 任务。

  为什么选择这门课程？

• 学习机器学习文档预处理的行业相关技能。

• 获得使用 LangChain、Hugging Face 和 OpenAI 等流行工具的实践经验。

• 理解如何优化文档以用于嵌入和相似度搜索

• 解锁自然语言处理和人工智能开发领域的新职业机会
  
  立即加入，掌握现代人工智能工作流程中必不可少的文档拆分和分块技术！