W tym kursie dowiemy się, jak zoptymalizować pliki i dane pod kątem Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Pod koniec tego kursu będziesz mieć wykonalne kroki, które możesz wykonać, aby poprawić jakość odpowiedzi generowanych przez LLM podczas korzystania z niestandardowego źródła wiedzy.

RAG łączy w sobie dwie potężne koncepcje: wyszukiwanie i generowanie. Pozwala agentowi AI pobierać precyzyjne informacje z rozległych źródeł danych, takich jak katalog produktów lub lista polis, a następnie wykorzystywać modele językowe do generowania naturalnych, bogatych w informacje odpowiedzi. Oznacza to, że agent nie tylko udziela odpowiedzi, ale zapewnia właściwą odpowiedź z zaufanego źródła - szybko i dokładnie.

Ale jest jedna rzecz: jakość odpowiedzi agenta zależy w dużej mierze od jakości i struktury danych, które mu dostarczasz. Jeśli wprowadzane dane są zaśmiecone, nadmiarowe lub nieustrukturyzowane, odpowiedzi agenta będą to odzwierciedlać. W tym miejscu kluczowe staje się wstępne przetwarzanie danych. Starannie przygotowując dane, tworzysz podstawę dla wysokiej jakości, znaczących i dokładnych odpowiedzi.

W tej serii przeprowadzimy Cię przez wszystko, co musisz wiedzieć, aby przygotować pliki i dane do RAG. Omówimy:

• Jak ustrukturyzować dokumenty, aby były przejrzyste,
• Najlepsze praktyki w zakresie czyszczenia i upraszczania tekstu,
• Dodawanie metadanych i podsumowań dla bogatszego kontekstu,
• Optymalizacja danych nietekstowych, takich jak obrazy i tabele,
• Walidacja i konserwacja danych.

Każdy film przedstawia te kroki na przykładach, dając ci praktyczne spostrzeżenia, które możesz zastosować bezpośrednio w swoich projektach AI. Pod koniec tej serii będziesz mieć narzędzia do pobierania dowolnego zestawu danych, przekształcania go pod kątem RAG i optymalizacji wydajności agentów AI.