Внедрение больших моделей ИИ на практике: полное руководство по разработке RAG-Agent и реальным отраслевым проектам!

Этот курс подходит не только для начинающих, но и поможет опытным разработчикам навыки применения ИИ. Через модульность, проектирование агентов, технологии Embedding и другие ключевые знания вы быстро освоите технические детали и практические приёмы больших моделей ИИ в реальных проектах.

1. Введение в большие модели ИИ и технологию RAG

• Основы искусственного интеллекта
  Познакомьтесь с базовыми понятиями искусственного интеллекта, начиная с эволюционного дерева больших моделей, и освойте классификацию и пути развития технологий ИИ.
• Принципы и практика технологии RAG
  Глубоко изучите основные принципы технологии RAG и на практических примерах освоите её применение.

2. Углублённое изучение Embedding и тонкой настройки

• Принципы и обучение Embedding
  Освойте ядро технологии Embedding, познакомьтесь с классическими моделями Word2Vec, CBOW и научитесь обучать и тонко настраивать модели Embedding.
• Подготовка датасета для тонкой настройки
  В этом уроке мы научим вас готовить датасет для тонкой настройки и расскажем о приёмах SFT продолжения предобучения и оптимизации предпочтений.

3. Advanced RAG и мультиагентная архитектура

• Продвинутые технологии RAG
  Познакомьтесь с продвинутыми технологиями RAG, такими как иерархическая индексация, оконные предложения, подзапросы и другие, чтобы повысить эффективность и точность поиска.
• Мультиагентная архитектура Langgraph
  Научитесь реализовывать и интеллектуальную обработку в мультиагентных системах, что крайне важно для решения сложных задач.

4. Практика проектов и анализ кейсов

• Практика проектов Langchain и AutoGen
  На реальных примерах изучите принципы проектов Langchain и методы использования AutoGen, чтобы повысить свои навыки разработки проектов.
• Отраслевое применение и опыт внедрения RAG
  Узнайте, как технология RAG применяется в реальных отраслях, от внедрения до практических выводов, чтобы помочь вам продвигать внедрение ИИ в компании.

5. Векторные базы данных и поиск по сходству

• Выбор и применение векторных баз данных
  В этой части вы научитесь выбирать подходящую векторную базу данных и познакомитесь с базовыми алгоритмами поиска по сходству и их практическим применением.
• Оценка и оптимизация RAG
  Научитесь оценивать производительность моделей RAG и освойте эффективные методы оптимизации, чтобы ваша модель показывала отличные результаты в реальных приложениях.

Пройдя этот курс, вы освоите всесторонние технологии больших моделей ИИ от теории до практики и повысите свою профессиональную конкурентоспособность. Независимо от того, хотите ли вы войти в сферу ИИ или применить технологии ИИ в текущей работе, этот курс предоставит вам прочную техническую базу и практический опыт.