【Udemy中英字幕】Multimodal RAG: AI Search & Recommender Systems with GPT-4

多模式 RAG：使用 GPT-4 的 AI 搜索和推荐系统

掌握多模式 RAG：使用 GPT-4、CLIP 和 ChromaDB 构建 AI 驱动的搜索和推荐系统

讲师：Paulo Dichone | Software Engineer

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您将学到什么

• 理解并使用多模态数据（文本、图像）实现检索增强生成 (RAG)。
• 使用 GPT-4、CLIP 和 ChromaDB 构建 AI 驱动的搜索和推荐系统。
• 生成并利用文本和图像嵌入来执行多模式搜索。
• 使用 Streamlit 开发交互式应用程序来处理用户查询并提供 AI 驱动的建议

探索相关主题

要求

• 对 Python 编程有基本的了解。
• 熟悉机器学习概念（嵌入、向量）。
• 不需要多模式系统的经验，但了解 GPT 或 CLIP 等 AI 工具会有所帮助。
• 一台可以访问互联网并能够安装 Streamlit、OpenAI 和 ChromaDB 等 Python 库的计算机。

描述

您准备好深入研究人工智能搜索和推荐系统的前沿领域了吗？本课程将指导您完成构建多模态检索增强生成 (RAG)系统的过程，该系统结合了文本和图像数据，用于高级信息检索和推荐。

在本实践课程中，您将学习如何利用GPT-4、CLIP和ChromaDB等最先进的工具来构建能够处理多模态数据的 AI 系统——利用机器学习和嵌入的功能增强传统搜索方法。

您将学到的内容：

• 掌握多模态 RAG：了解检索增强生成 (RAG) 的概念以及如何针对文本和基于图像的数据实现它。

• 构建人工智能搜索和推荐系统：了解如何使用 GPT-4 和 CLIP 等强大的人工智能模型构建可以处理多模式查询的搜索引擎和推荐系统。

• 利用嵌入进行跨模式搜索：获得生成和使用嵌入的实际经验，以实现基于文本或图像输入的搜索和推荐。

• 使用 Streamlit 开发交互式应用程序：创建用户友好的应用程序，允许根据用户提供的文本或图像数据进行实时查询和推荐。

您将使用的关键技术：

• GPT-4：一种为人工智能驱动的建议提供支持的尖端语言模型。

• CLIP：一种用于生成图像和文本嵌入的高级 AI 模型，可以实现带有文本的图像搜索。

• ChromaDB：一种高性能矢量数据库，可以快速高效地查询多模态嵌入。

• Streamlit：一个用于构建交互式 Web 应用程序的简单但功能强大的框架。

以前没有使用过多模式系统吗？没问题！

本课程旨在让高级 AI 概念变得易于理解，并提供详细的分步说明来指导您完成每个过程 – 从生成嵌入到构建完整的 AI 系统。您只需要基本的 Python 知识和对 AI 的好奇心即可开始学习。

立即报名并掌握多模式 RAG 系统的艺术，将您的 AI 开发技能提升到新的水平！

本课程适合哪些人：

• 有抱负的人工智能开发者：希望构建集成文本和图像数据的人工智能应用程序的个人。
• 数据科学家：旨在提高多模式数据处理和检索技能的专业人士。
• 机器学习工程师：那些寻求使用最先进的模型实现高级搜索和推荐系统的人。