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1 掌握检索增强生成 （RAG）
2 Mastering Retrieval-Augmented Generation (RAG)
2.1 您将会学到
2.2 要求
2.3 描述
2.4 此课程面向哪些人：

掌握检索增强生成 （RAG）

Mastering Retrieval-Augmented Generation (RAG)

从零到英雄掌握 RAG：使用 Retrieval-Augmented Generation 构建真实世界的 AI

您将会学到

  • 检索增强生成 （RAG） 的核心原则 – 了解 RAG 如何将检索和生成相结合以改进 AI 响应。
  • 实施基本和高级 RAG 架构 – 设置 RAG、多查询 RAG、RAG Fusion 和 HyDE RAG 的分步指南。
  • 使用 OpenAI 嵌入和 Pinecone – 将嵌入与向量数据库连接起来以实现高效检索的实践练习。
  • 多查询和 RAG 融合技术 – 学习通过融合和多查询模型获得更好、上下文准确的答案的策略。
  • 在 Google Cloud Platform （GCP） 上使用 FastAPI 构建和部署 RAG – 可扩展 RAG 应用程序的端到端部署指南。
  • 及时路由和数据库管理 – 获得路由策略和优化内容索引方面的经验，以实现更高效的 RAG 系统。
  • 提示缓存和优化技术 – 发现在 RAG 模型中通过缓存降低成本和提高响应速度的方法。

要求

  • Python 编程基础知识
  • 提示工程：编写从基础到中级的提示
  • 了解机器学习基础知识

描述

欢迎来到“掌握检索增强一代 （RAG）：从零到英雄”！

本课程是您了解和实施检索增强生成 （RAG） 的一体化指南，RAG 是一种改变游戏规则的方法，可通过强大的检索功能增强 AI 响应。通过动手实践项目、实际练习和分步教程，您将快速学习如何利用 RAG 架构构建有效且可扩展的 AI 解决方案。

本课程专为具有 Python 编程背景并对机器学习和 NLP 概念有基本了解的 AI 从业者、数据科学家、机器学习工程师和开发人员而设计。

您将学到什么：

– 核心 RAG 架构 – 了解 RAG 的工作原理，从基本概念到高级多查询、Fusion 和 HyDE 架构。

– OpenAI 嵌入和 Pinecone 集成 – 了解如何将 OpenAI 嵌入与 Pinecone 连接起来以实现高效的内容检索。

– 从头开始构建 RAG 模型 – 通过动手练习实现多查询和 Fusion RAG 模型。

– 高级 RAG 技术 – 探索数据库和提示路由、缓存和部署，以优化 RAG 解决方案。

– 使用 FastAPI 在 Google Cloud Platform （GCP） 上部署 – 在可扩展的云环境中部署您的 RAG 模型，并提供详细的部署说明。

本课程适合谁：

本课程非常适合那些具有软件工程、Python 编程和基本 ML 知识背景并渴望深入研究 RAG 应用程序的人。它包含从头开始构建您的专业知识的练习，使其适合 RAG 新手，同时对于希望扩展技能的经验丰富的 AI 从业者来说足够全面。

加入我们，精通 RAG，从设置基本架构到部署可扩展的真实 AI 解决方案！

此课程面向哪些人：

  • 希望加深检索增强生成 （RAG） 专业知识并将其应用于增强 AI 驱动型解决方案的 AI 从业者。
  • 希望实施高级 RAG 技术（如多查询和 RAG Fusion）以提高模型性能的机器学习工程师。
  • 软件工程师寻求通过使用 Pinecone 和 FastAPI 等工具构建和部署 RAG 模型来扩展他们的技能。
  • 有兴趣将 RAG 架构集成到数据密集型应用程序中以实现更有效的信息检索和生成的数据科学家。
  • 使用 OpenAI 嵌入和矢量数据库的开发人员，希望在 RAG 框架内动手实践连接这些工具。
  • 旨在在 Google Cloud Platform （GCP） 上部署机器学习模型的专业人员，重点是可扩展性和高效的架构。
  • 学习者渴望掌握索引、提示路由和缓存技术，以创建经过优化、经济高效的 RAG 驱动的应用程序。
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