In questo corso impareremo a ottimizzare i file e i dati per la Retrieval-Augmented Generation o RAG.

Alla fine di questo corso, avrete a disposizione passi concreti da seguire per migliorare la qualità delle risposte generate da LLM quando si utilizza una fonte di conoscenza personalizzata.

RAG combina due concetti potenti: recupero e generazione. Consente all'agente AI di estrarre informazioni precise da vaste fonti di dati, come un catalogo di prodotti o un elenco di polizze, e quindi di utilizzare modelli linguistici per generare risposte naturali e informative. Ciò significa che l'agente non solo fornisce una risposta, ma fornisce la risposta giusta da una fonte affidabile, in modo rapido e accurato.

Ma il punto è che la qualità delle risposte del vostro agente dipende in larga misura dalla qualità e dalla struttura dei dati che gli fornite. Se i dati in entrata sono disordinati, ridondanti o non strutturati, le risposte dell'agente lo rifletteranno. È qui che la pre-elaborazione dei dati diventa fondamentale. Preparando i dati con cura, si gettano le basi per risposte di alta qualità, significative e accurate.

In questa serie, vi guideremo attraverso tutto ciò che dovete sapere per preparare i vostri file e i vostri dati per il RAG. Tratteremo i seguenti argomenti:

• Come strutturare i documenti in modo chiaro,
• Le migliori pratiche per la pulizia e la semplificazione del testo,
• Aggiunta di metadati e sommari per un contesto più ricco,
• Ottimizzazione dei dati non testuali, come immagini e tabelle,
• Convalida e manutenzione dei dati.

Ogni video illustra queste fasi con esempi, fornendovi spunti pratici da applicare direttamente ai vostri progetti di IA. Alla fine di questa serie, avrete gli strumenti per prendere qualsiasi set di dati, trasformarlo in RAG e ottimizzare le prestazioni dei vostri agenti di IA.