Implementação de grandes modelos de IA na prática: guia completo de desenvolvimento RAG-Agent e projetos reais do setor!

Este curso não é apenas adequado para iniciantes, mas também ajuda desenvolvedores experientes a aprimorar ainda mais suas habilidades em aplicações de IA. Através de conhecimentos-chave como modularização, design de Agent e tecnologia de Embedding, você dominará rapidamente os detalhes técnicos e as técnicas práticas de grandes modelos de IA em projetos reais.

1. Introdução a Grandes Modelos de IA e Tecnologia RAG

• Fundamentos de Inteligência Artificial
  Compreenda os conceitos básicos de inteligência artificial, começando pela árvore evolutiva dos grandes modelos, e domine a classificação e o caminho de desenvolvimento da tecnologia de IA.
• Princípios e Prática da Tecnologia RAG
  Aprofunde-se nos princípios centrais da tecnologia RAG e, através de casos práticos, coloque a mão na massa para dominar rapidamente a tecnologia RAG.

2. Aprofundamento em Embedding e Técnicas de Fine-tuning

• Princípios e Treinamento de Embedding
  Domine o núcleo da tecnologia de Embedding, conheça modelos clássicos como Word2Vec e CBOW, e aprenda a treinar e ajustar modelos de Embedding.
• Preparação de Conjuntos de Dados para Fine-tuning
  Nesta aula, ensinaremos como preparar conjuntos de dados para fine-tuning e apresentaremos técnicas de pré-treinamento contínuo SFT e otimização de preferências.

3. RAG Avançado e Arquitetura Multi-Agent

• Técnicas Avançadas de RAG
  Conheça técnicas avançadas de RAG, como indexação hierárquica, janela de sentenças e subconsultas, que ajudam a melhorar a eficiência e a precisão da recuperação.
• Arquitetura Multi-Agent com Langgraph
  Aprenda como implementar colaboração e processamento inteligente em sistemas multi-Agent, o que é crucial para resolver problemas complexos.

4. Prática de Projetos e Análise de Casos

• Prática de Projetos com Langchain e AutoGen
  Através de casos reais, aprenda os princípios do projeto Langchain e como usar o AutoGen, aprimorando sua capacidade de desenvolvimento de projetos.
• Aplicações Industriais e Experiência de Implementação de RAG
  Entenda como a tecnologia RAG é aplicada em indústrias reais, desde a implementação técnica até insights práticos, ajudando você a impulsionar a implementação de tecnologia de IA em empresas.

5. Bancos de Dados Vetoriais e Busca por Similaridade

• Seleção e Aplicação de Bancos de Dados Vetoriais
  Nesta parte, você aprenderá como escolher o banco de dados vetorial adequado e entenderá os algoritmos básicos e aplicações práticas da busca por similaridade.
• Avaliação e Otimização de RAG
  Aprenda a avaliar o desempenho de modelos RAG e domine técnicas eficientes de otimização para garantir que seu modelo tenha um desempenho excelente em aplicações reais.

Com este curso, você dominará a tecnologia de grandes modelos de IA de forma abrangente, da teoria à prática, e aumentará sua competitividade profissional. Se você deseja entrar no setor de IA ou aplicar tecnologias de IA em seu trabalho atual, este curso oferecerá uma base técnica sólida e experiência prática.