【Udemy中英字幕】Basic to Advanced: Retreival-Augmented Generation (RAG)

从基础到高级：检索增强生成 (RAG)

多模态 RAG Stack：向量存储、LLM 集成和高级检索方法的实践之旅

讲师：Yash Thakker

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您将学到什么

• 构建三个专业级聊天机器人：网站、SQL 和多媒体 PDF
• 掌握 RAG 架构和实现，从基础到高级技术
• 运行并优化开源和商业 LLM
• 实现矢量数据库和嵌入以实现高效的信息检索
• 使用 LangChain 框架创建复杂的 AI 应用程序
• 部署即时缓存和查询扩展等高级技术
• 了解如何在 AWS EC2 上部署（基本指南）

探索相关主题

• 检索增强生成 (RAG)
• 软件工程
• 发展

要求

• 拥有基本的 Python 知识是好事，但不是强制性的。

描述

通过我们关于检索增强生成 (RAG) 和 LangChain 的综合课程转变您的开发技能。无论您是希望涉足 AI 领域的开发人员，还是想要掌握 RAG 的经验丰富的程序员，本课程都完美结合了理论和实践，可帮助您构建可用于生产的 AI 应用程序。

您将学到什么

• 构建三个专业级聊天机器人：网站、SQL 和多媒体 PDF
• 掌握 RAG 架构和实现，从基础到高级技术
• 运行并优化开源和商业 LLM
• 实现矢量数据库和嵌入以实现高效的信息检索
• 使用 LangChain 框架创建复杂的 AI 应用程序
• 部署即时缓存和查询扩展等高级技术

课程内容

第 1 节：RAG 基础知识

• 理解检索增强生成架构
• RAG 系统的核心组件和工作流程
• RAG 实施的最佳实践
• 实际应用和用例

第 2 部分：大型语言模型 (LLM) – 实践练习

• 使用 Ollama 设置并运行开源 LLM
• 模型选择和优化技术
• 性能调优和资源管理
• 本地法学硕士 (LLM) 部署的实践练习

第 3 节：矢量数据库和嵌入

• 深入研究嵌入模型及其应用
• 亲自实施 FAISS、ANNOY 和 HNSW 方法
• 速度与准确度优化策略
• 与 Pinecone 管理数据库集成
• 实用矢量可视化与分析

第四部分：LangChain框架

• 文本分块策略和优化
• LangChain 架构和组件
• 高级链式组合技术
• 与向量存储和 LLM 集成
• 使用真实数据进行实践练习

第 5 节：高级 RAG 技术

• 查询扩展和优化
• 结果重新排序策略
• 及时缓存实现
• 性能优化技术
• 高级索引方法

第 6 节：构建可用于生产的聊天机器人

1. 网站聊天机器人
   • 架构与实现
   • 内容索引和检索
   • 响应生成和优化
2. SQL聊天机器人
   • 自然语言到 SQL 的转换
   • 查询优化和安全
   • 数据库集成最佳实践
3. 多媒体 PDF 聊天机器人
   • 多模式内容处理
   • PDF 解析和索引
   • 富媒体响应生成

本课程适合哪些人

• 希望专注于人工智能应用的软件开发人员
• 想要掌握 RAG 实现的 AI 工程师
• 对构建智能聊天机器人感兴趣的后端开发人员
• 寻求实际 LLM 经验的技术专业人员

先决条件

• 基本的 Python 编程知识
• 熟悉 REST API
• 了解基本数据库概念
• 对机器学习概念的基本了解（有帮助但不是必需的）

为什么要参加这门课程

• 目前行业相关技能需求旺盛
• 具有真实案例的实践经验
• 使用特斯拉汽车数据库的实际实施
• 全面涵盖从基础知识到高级概念
• 适用于生产的代码和最佳实践
• 经过研讨会测试的内容，具有经过验证的效果

您将构建什么

在本课程结束时，您将构建三个专业级聊天机器人并获得以下实践经验：

• RAG系统实现
• 矢量数据库集成
• LLM 优化
• 高级检索技术
• 可投入生产的 AI 应用程序

加入我们，一起踏上掌握 RAG 和 LangChain 的激动人心的旅程，并让自己站在 AI 开发的前沿。

本课程适合哪些人：

• 希望专注于人工智能应用的软件开发人员
• 想要掌握 RAG 实现的 AI 工程师
• 对构建智能聊天机器人感兴趣的后端开发人员
• 寻求实际 LLM 经验的技术专业人员
• 软件工程师 数据科学家、人工智能工程师、机器学习工程师