Szkolenie: Retrieval Augmented Generation (RAG) - systemy AI do wyszukiwania informacji
Szkolenie RAG AI to praktyczny kurs dla programistów, który uczy budowy systemów Retrieval Augmented Generation, minimalizacji halucynacji, wyszukiwania dokumentów z użyciem embeddingów, oceny jakości odpowiedzi oraz integracji z nowoczesnymi narzędziami AI
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:2 dni (16h)
Kod kursu:AI/RAG
Dostępne terminy szkolenia
Termin:
Trener:
Cena:
2450 PLN netto
Lokalizacja:
ZdalneTermin:
Trener:
Cena:
2450 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trener:
Cena:
2450 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneRetrieval Augmented Generation (RAG) - systemy AI do wyszukiwania informacji
Cele szkolenia
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego projektowania i wdrażania systemów RAG opartych o embeddingi i wektorowe bazy danych
Szkolenie uczy stosowania technik ograniczania halucynacji oraz oceny poprawności generowanych odpowiedzi przez modele AI
Szkolenie pokazuje, jak integrować narzędzia do przetwarzania dokumentów, generowania embeddingów i wyszukiwania kontekstowego
Szkolenie omawia metody ewaluacji systemów RAG oraz praktyczne aspekty implementacji rozwiązań do wyszukiwania informacji
Dla kogo?
Programistów Pythona z doświadczeniem w pracy z dużymi modelami językowymi i integracją API
Specjalistów ds. danych oraz osób wdrażających rozwiązania AI w projektach informatycznych
Osób odpowiedzialnych za rozwój narzędzi do wyszukiwania informacji i automatyzacji przetwarzania tekstu
Efekty kształcenia
Uczestnik projektuje systemy RAG z wykorzystaniem embeddingów i baz wektorowych
Uczestnik analizuje i minimalizuje halucynacje w odpowiedziach generowanych przez AI
Uczestnik integruje narzędzia do przetwarzania i indeksowania dokumentów
Uczestnik ocenia skuteczność wyszukiwania i generowania odpowiedzi w systemach RAG
Uczestnik wdraża praktyczne rozwiązania do wyszukiwania informacji z użyciem AI
Uczestnik stosuje metody ewaluacji jakości działania systemów RAG
Wymagania
Znajomość Pythona i umiejętność korzystania z Dużych Modeli Językowych
Dostęp do API OpenAI i doświadczenie w korzystaniu z niego
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Program szkolenia
Wprowadzenie do systemów RAG
Architektura systemów RAG
Idea RAG oraz zalety takiego podejścia
Omówienie narzędzi ekosystemu Langchain
Przygotowanie danych dla systemu RAG
Parsery dokumentów
Podział tekstu na chunki
Tworzenie embeddingów
Czym jest embedding – zamiana znaczenia tekstu na wektor
Przegląd dostępnych modeli
Narzędzia do generowania embeddingów
Wektorowa baza danych
Wprowadzenie do bazy Qdrant
Podstawowe operacje – tworzenie kolekcji, dodawanie i usuwanie danych
Integracja Qdrant z Langchain
Techniki wyszukiwania dokumentów w systemach RAG
Podstawowy system RAG oparty o Semantic Search
Wyszukiwanie przy użyciu metadanych
Reranking - sortowanie wyszukanych dokumentów pod względem jakości dopasowania
Łączenie wyników wyszukiwania i generowanie odpowiedzi
Tworzenie template'u prompta
Generowanie odpowiedzi w oparciu o kontekst pozyskany z bazy wektorowej
Ewaluacja RAGa
Biblioteka deepeval
Metryki ewaluacyjne RAGa
Podsumowanie szkolenia
Gotowa aplikacja do wczytywania danych i tworzenia z nich embeddingów na porzeby RAGa
Autorem szkolenia jest Patryk Palej
Od 2018 roku zajmuje się analizą danych, uczeniem maszynowym oraz programowaniem w Pythonie. W międzyczasie ukończył studia na kierunku Energetyka w trakcie których zajmował się matematycznym modelowaniem procesów transportu ciepła i masy. Szybko jednak przebranżowił się do IT i jako data scientist pracował przy projektach dla takich sektorów jak finanse, telekomunikacja czy media. Poza tym prowadzi szkolenia, warsztaty oraz zajęcia na bootcampie z zagadnień na pograniczu Pythona i data science.…
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
