In deze cursus leren we hoe we bestanden en gegevens kunnen optimaliseren voor Retrieval-Augmented Generation, of RAG.
Aan het einde van deze cursus beschikt u over uitvoerbare stappen die u kunt volgen om de kwaliteit te verbeteren van de antwoorden die een LLM genereert bij het gebruik van een aangepaste kennisbron.
RAG combineert twee krachtige concepten: ophalen en genereren. Het stelt je AI-agent in staat om precieze informatie op te halen uit uitgebreide gegevensbronnen, zoals een productcatalogus of een lijst met polissen, en vervolgens taalmodellen te gebruiken om natuurlijke, informatieve antwoorden te genereren. Dit betekent dat een agent niet alleen een antwoord geeft, maar ook het juiste antwoord uit een betrouwbare bron - snel en nauwkeurig.
Maar het zit zo: de kwaliteit van de antwoorden van je agent is sterk afhankelijk van de kwaliteit en structuur van de gegevens die je hem geeft. Als de gegevens die worden ingevoerd rommelig, overbodig of ongestructureerd zijn, zullen de antwoorden van je agent dat weerspiegelen. Dit is waar de voorbewerking van gegevens cruciaal wordt. Door je gegevens zorgvuldig voor te bereiden, leg je de basis voor hoogwaardige, zinvolle en accurate antwoorden.
In deze serie leiden we je door alles wat je moet weten om je bestanden en gegevens klaar te maken voor RAG. We behandelen:
- Hoe je je documenten kunt structureren voor meer duidelijkheid,
- Best practices voor het opschonen en vereenvoudigen van tekst,
- Metagegevens en samenvattingen toevoegen voor een rijkere context,
- Optimaliseren van niet-tekstgegevens, zoals afbeeldingen en tabellen,
- Validatie en onderhoud van gegevens.
Elke video beschrijft deze stappen aan de hand van voorbeelden, zodat u bruikbare inzichten krijgt die u direct kunt toepassen op uw AI-projecten. Aan het einde van deze serie heb je de tools om elke dataset te gebruiken, deze te transformeren voor RAG en de prestaties van je AI-agenten te optimaliseren.
