【Udemy中英字幕】DSPy: Develop a RAG app using DSPy, Weaviate, and FastAPI

DSPy：使用 DSPy、Weaviate 和 FastAPI 开发 RAG 应用程序

使用 FastAPI、Weaviate、DSPy 和 React 掌握全栈 RAG 应用开发

讲师：Franck Stéphane

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您将学到什么

• 构建和部署全栈 RAG 应用程序
• 使用 Wea​​viate 进行高效的数据管理
• 文档解析和文件处理
• 使用 FastAPI 实现高级后端功能

探索相关主题

• 检索增强生成 (RAG)
• 其他 IT 和软件
• 信息技术与软件

要求

• Python 基础知识
• 熟悉 REST API
• 了解前端开发
• 开发环境设置

描述

学习如何使用FastAPI、Weaviate、DSPy 和 React等尖端技术从头开始构建全面的全栈检索增强生成 (RAG) 应用程序。在本实践课程中，您将掌握使用 FastAPI 开发强大后端、使用 DSPy 处理文档上传和解析以及使用 Wea​​viate 管理矢量数据存储的过程。您还将创建一个响应式 React 前端，为用户提供交互式界面。在课程结束时，您将掌握开发和部署 AI 驱动的应用程序的实用技能，这些应用程序利用检索增强生成技术实现更智能的数据处理和响应生成。

以下是包含各个章节和讲座的课程结构大纲：

第 1 部分：简介

1. 第 1 讲：简介
2. 讲座 2：附加：学习构建音频 AI 助手
3. 讲座 3：使用 FastAPI 构建 API

第 2 部分：文件上传

1. 第四讲：基本文件上传路线
2. 讲座 5：改进的上传路线

第 3 节：解析文档

1. 第 6 讲：解析文本文档
2. 讲座 7：使用 OCR 解析 PDF 文档

第四部分：矢量数据库、后台任务和前端

1. 第 8 讲：建立 Weaviate 向量存储
2. 第 9 讲：添加后台任务
3. 第十讲：终于到了前端！

第 5 节：附加内容 – 构建音频 AI 助手

1. 第 11 讲：你将构建什么
2. 第 12 讲：前端
3. 第 13 讲：后端
4. 第 14 讲：结束

本课程适合哪些人：

• 后端开发人员希望学习如何使用 FastAPI 构建 API 并集成文档解析和向量搜索等 AI 驱动的功能。
• 全栈开发人员寻求获得将 React 前端与 AI 驱动的后端相结合的实践经验。
• 数据科学家和人工智能从业者想要探索新方法来实现用于实际应用的检索增强生成模型。
• AI 爱好者对 Weaviate 等矢量数据库和新兴的 RAG 领域充满好奇，并有动力从头开始学习和构建基于 AI 的应用程序。

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