RAG系统实战课 - 极客时间课程推荐/优惠

RAG系统实战课--极客时间课程推荐/优惠

转型 AI,从 RAG 开始
叶伟民盛安德人工智能应用研究院总工程师,RAG 技术专家
专栏 | 29讲 | 1990人已学习
优惠价¥59原价:99
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版权声明

本站非极客时间官网,与官方无任何关系。我们不提供课程下载或详细内容,仅作为课程分享和推荐平台。我们鼓励大家支持正版,尊重创作者的劳动成果,这样不仅能帮助创作者持续产出优质内容,也能让自己获得更好的学习体验。请通过官方渠道购买和学习课程,感谢您的理解与支持。

课程详情

你将获得:

  • 新手入门,RAG 关键技术与原理解析;
  • 实战演练,三大实战项目 + 配套代码详解;
  • 循序渐进,掌握 RAG 开发与调优方法;
  • 高手带路,RAG 落地经验与排坑指南。

课程介绍

「极客时间 AIGC 未来教育系列课程」

大型语言模型(LLMs)发展迅速,但仍然面临知识时效性、幻觉以及数据安全等问题,在此背景下,RAG(检索增强生成)技术逐渐走入大众视野。作为大语言模型规模化应用中最具有潜力的方向之一,RAG 已经成为了大模型应用方向相关岗位的必备技能点。

此外,传统开发者加入这波 AI 浪潮,最快的路线就是 RAG。因为在所有与AI相关的项目里,RAG 的门槛最低,对传统开发者最友好。

然而,初学者想要学习和落地 RAG 仍然会遇到不少困难。常常会有这样的疑问:

  • 我想尝试用 RAG 改造手里的项目,但如何找到其业务价值,寻求相关支持?
  • 什么样的 RAG 项目门槛低,能够快速上手?
  • RAG 具体落地的时候,都需要考虑哪些因素?
  • 怎样评估和持续优化 RAG 应用质量?

为此,我们邀请了 RAG 技术专家叶伟民老师,推出这门对初学者更友好的 RAG 实战课,让你能在学习过程中少一些迷茫困惑,用最为简单省力的方式快速上手 RAG 应用开发。

课程设计

为了帮你循序渐进掌握 RAG 里的核心原理与关键技术,最终有能力自己开发和优化 RAG 应用,课程精心设计了四个篇章。

热身赛
只需掌握两个最基础的概念——对话模式和返回结构化数据,我们就可以引入 RAG 改造传统 MIS 系统了。这个案例业务价值比较高,同时技术难度最低,能够让你快速上手。

初级篇
初级篇我们会从 0 到 1 开启一个全新的 RAG 项目,一起开发一个 AI读报小助手。在前一章基础上,我们会深入学习三个重要概念——元数据、文本摘要、机器翻译。

中级篇
动手实现一个支持模糊检索的工单辅助系统(其实这个项目相当于面向公司内部的客服系统)。在锻炼 RAG 开发能力的同时,又可以产出一定的业务价值。这一章涉及的重要技术点包括向量与嵌入模型、向量数据库、通过相似度来检索知识。

马拉松
授人以鱼,不如授人以渔,最后一章我们将学习 RAG 应用的评估与改进方法,掌握 RAG 应用的优化方案。这一章我们将会探讨 LangChain、LlamIndex 等 RAG 框架,还会了解 GraphRAG等 13 种 RAG 前沿技术,以及如何借鉴这些先进技术的长处,持续提升自己的 RAG 应用质量。

课程配套代码仓库(随课程更新):https://github.com/weiminye/time-geekbang-org-rag

课程目录

开篇词

  • 开篇词|RAG,传统开发者加入AI的最佳路线

热身赛 用RAG改造传统MIS系统

  • 01|提效利器:RAG为传统MIS系统大幅提效,门槛并不高
  • 02|对话模式:构建RAG应用的核心密码之一
  • 03|返回结构化数据:构建RAG应用的核心密码之二
  • 04|动手实战:UI 实现和国产免费大模型接入
  • 05|动手实战:根据用户发问查询数据
  • 06|动手实战:回答用户问题
  • 07|改进RAG应用:诊断调试和支持Java、.NET的MIS系统

初级篇 开启一个全新的RAG项目

  • 08| RAG简报助手:打造读报小助手,每天为你节约半小时
  • 09|概念详解:如何根据元数据高效检索知识?
  • 10|概念详解:摘要与翻译,RAG应用的两大利器
  • 11|动手实战:让简报助手每日自动获取最新数据
  • 12|动手实战:挑选后生成简报
  • 13|动手实战 :项目整合,实现知识入库与知识检索
  • 加餐1|前两章课后题答案

中级篇 打造工单辅助系统

  • 14|模糊检索:支持模糊检索,让RAG应用如虎添翼
  • 15|向量与嵌入模型:揭秘人类与机器语言转化的奥秘
  • 16|概念详解:使用向量数据库管理向量值
  • 17|概念详解:通过相似度模糊检索
  • 18|动手实战:改造实战案例1
  • 19|动手实战 - 实现实战案例3

马拉松 持续改造RAG应用

  • 20|找准方向:如何有效评估与改进RAG应用
  • 21|持续优化:改进应用检索质量有哪些诀窍?
  • 22|取长补短:如何借鉴LangChain、LlamIndex等RAG框架的优点
  • 23|他山之石:GraphRAG等13种RAG前沿技术
  • 24|规范化:如何将我们的RAG应用规范化
  • 加餐2|后两章课后题答案

结束语 & 结课测试

  • 结束语|如何确保RAG项目顺利立项?
  • 结课测试|来赴一场满分之约!

作者介绍

叶伟民,盛安德人工智能应用研究院总工程师,RAG 技术专家。 拥有十五年软件开发经验,近年来致力于AI应用开发,曾经为银行、私募资金、翻译公司、外贸公司等客户开发AI应用。在 RAG 方面积累了丰富的理论与实战经验,是大模型时代 PDF 解析工具 PDF4AI.cn 的创始人。 除了 RAG 应用开发,除了 RAG 应用开发,长期活跃于技术图书写作与翻译领域,近期荣获2024年清华大学出版社“卓越贡献著译者”称号奖项。他还是《大模型应用解决方案 基于 ChatGPT 和 GPT-4 等 Transformer 架构的自然语言处理》、《 赠 ChatGPT 中文范例的自然语言处理入门书》、《金融中的人工智能》、《图数据库实战》等 8 本 AI 图书译者(或第一译者)。翻译的《金融中的人工智能》一书荣获人民邮电出版社异步社区“2022 年度影响力译者奖”。

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