Sa kursong ito, matututunan natin kung paano i-optimize ang mga file at data para sa Retrieval-Augmented Generation, o RAG.

Sa pagtatapos ng kursong ito, magkakaroon ka ng mga hakbang na naaaksyunan na maaari mong sundin upang mapabuti ang kalidad ng mga tugon at LLM nabubuo kapag gumagamit ng custom na source ng kaalaman.

Pinagsasama ng RAG ang dalawang makapangyarihang konsepto: retrieval at generation . Nagbibigay-daan ito sa iyong ahente ng AI na kumuha ng tumpak na impormasyon mula sa malawak na data source, tulad ng isang katalogo ng produkto o listahan ng mga patakaran, at pagkatapos ay gumamit ng mga modelo ng wika upang makabuo ng natural at nagbibigay-kaalaman na mga tugon. Nangangahulugan ito ng isang ahente na hindi lamang nagbibigay ng sagot ngunit nagbibigay ng tamang sagot mula sa isang pinagkakatiwalaang pinagmulan—mabilis at tumpak.

Ngunit narito ang bagay: ang kalidad ng mga tugon ng iyong ahente ay lubos na umaasa sa kalidad at istraktura ng data na iyong pinapakain dito. Kung ang data na pumapasok ay cluttered, redundant, o unstructured, ipapakita iyon ng mga sagot ng iyong ahente. Dito nagiging mahalaga ang pre-processing ng data . Sa pamamagitan ng maingat na paghahanda ng iyong data, itinatakda mo ang pundasyon para sa mataas na kalidad, makabuluhan, at tumpak na mga tugon.

Sa seryeng ito, gagabayan ka namin sa lahat ng kailangan mong malaman para maihanda ang iyong mga file at data para sa RAG. Sasaklawin natin:

• Paano ayusin ang iyong mga dokumento para sa kalinawan,
• Pinakamahuhusay na kagawian para sa paglilinis at pagpapasimple ng text,
• Pagdaragdag ng metadata at mga buod para sa mas mayamang konteksto,
• Pag-optimize ng data na hindi teksto, tulad ng mga larawan at talahanayan,
• Pagpapatunay at pagpapanatili ng data.

Hahati-hatiin ng bawat video ang mga hakbang na ito gamit ang mga halimbawa, na magbibigay sa iyo ng mga naaaksyunan na insight para direktang ilapat sa iyong mga proyekto sa AI. Sa pagtatapos ng seryeng ito, magkakaroon ka ng mga tool para kumuha ng anumang dataset, baguhin ito para sa RAG, at i-optimize ang performance ng iyong mga ahente ng AI.