Dalam kursus ini, kita akan mempelajari cara mengoptimalkan file dan data untuk Retrieval-Augmented Generation, atau RAG.
Di akhir kursus ini, Anda akan memiliki langkah-langkah yang dapat ditindaklanjuti yang dapat Anda ikuti untuk meningkatkan kualitas respons yang dihasilkan LLM saat menggunakan sumber pengetahuan khusus.
RAG menggabungkan dua konsep yang kuat: pengambilan dan pembuatan. Hal ini memungkinkan agen AI Anda untuk mengambil informasi yang tepat dari sumber data yang sangat banyak, seperti katalog produk atau daftar kebijakan, dan kemudian menggunakan model bahasa untuk menghasilkan respons yang alami dan informatif. Ini berarti agen yang tidak hanya memberikan jawaban, tetapi juga memberikan jawaban yang tepat dari sumber tepercaya-dengan cepat dan akurat.
Namun, inilah masalahnya: kualitas jawaban agen Anda sangat bergantung pada kualitas dan struktur data yang Anda berikan. Jika data yang masuk berantakan, berlebihan, atau tidak terstruktur, jawaban agen Anda akan mencerminkan hal tersebut. Di sinilah pra-pemrosesan data menjadi sangat penting. Dengan mempersiapkan data secara hati-hati, Anda menyiapkan dasar untuk respons yang berkualitas tinggi, bermakna, dan akurat.
Dalam seri ini, kami akan memandu Anda melalui semua yang perlu Anda ketahui untuk menyiapkan file dan data Anda untuk RAG. Kami akan membahasnya:
- Bagaimana menyusun dokumen Anda agar lebih jelas,
- Praktik terbaik untuk membersihkan dan menyederhanakan teks,
- Menambahkan metadata dan ringkasan untuk konteks yang lebih kaya,
- Mengoptimalkan data non-teks, seperti gambar dan tabel,
- Validasi dan pemeliharaan data.
Setiap video akan menguraikan langkah-langkah ini dengan contoh-contoh, memberi Anda wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk diterapkan langsung ke proyek AI Anda. Di akhir seri ini, Anda akan memiliki alat untuk mengambil dataset apa pun, mengubahnya menjadi RAG, dan mengoptimalkan kinerja agen AI Anda.
