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课程主页: https://www.udemy.com/course/1z0-1127-24-oracle-cloud-infrastructure-2024-generative-ai-i/
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Coursera 课程总结：Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI 专家认证模拟测试 (1Z0-1127-25) **课程概述：** 本课程是为有经验的专业人士设计的“Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional”考试 (1Z0-1127-25) 的实践测试。该认证旨在证明个人在 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上设计和实施解决方案的先进技能，尤其是在利用 OCI 构建可扩展、安全且健壮的云解决方案方面。通过此认证，您将展示您在云架构方面的专业知识，成为云和 IT 基础设施领域的宝贵人才。 **涵盖领域：** 1. **大型语言模型 (LLMs) 基础:** * 理解 LLMs 的基本原理。 * 学习 LLM 的架构。 * 掌握设计和使用 LLM 提示的技巧。 * 了解 LLM 微调的概念。 * 熟悉代码模型、多模态模型和语言代理的基本知识。 2. **OCI 生成式 AI 服务的使用:** * 理解 OCI 生成式 AI 服务的核心功能。 * 学习使用预训练的基础模型进行聊天和嵌入。 * 了解如何创建专用的 AI 集群以进行微调和推理。 * 掌握使用自定义数据集微调基础模型的方法。 * 学习如何创建和使用模型端点进行推理。 * 探索 OCI 生成式 AI 的安全架构。 * 演示如何使用 OCI 生成式 AI 服务实现检索增强生成 (RAG)。 3. **OCI 生成式 AI 与 LangChain 和 Oracle Database 23ai 的集成:** * **RAG 基础:** * 解释 RAG 的概念及其工作流程。 * 讨论文档的加载、分割和分块策略。 * 学习使用 OCI 生成式 AI 服务创建文本块的嵌入。 * 了解如何在 Oracle Database 23ai 中存储和索引嵌入的文本块。 * 描述相似性搜索，以及如何从 Oracle Database 23ai 中检索文本块。 * 解释使用 OCI 生成式 AI 服务生成响应的过程。 * **OCI 生成式 AI RAG 代理服务:** * 理解 OCI 生成式 AI Agents 服务的基本原理。 * 探讨创建知识库的各种选项。 * 学习如何使用知识库创建和部署代理。 * 演示如何像聊天机器人一样调用已部署的 RAG 代理。 **整体而言，本课程为您准备 Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional 认证考试提供了全面的学习资源，重点关注 LLMs 的基础知识、OCI 生成式 AI 服务的实际应用以及 RAG 技术的实现。**
This is 1Z0-1127-25: Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional Practice Test.The Oracle 1Z0-1127-25 exam, also known as the "Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional" exam, is designed for experienced professionals who specialize in designing and implementing solutions on Oracle Cloud Infrastructure (OCI). This certification demonstrates an individual's advanced skills in creating scalable, secure, and robust cloud solutions using OCI services. It highlights expertise in leveraging OCI for effective cloud architecture, making certified professionals valuable assets in the field of cloud computing and IT infrastructure.Covered Area:Fundamentals of Large Language Models (LLMs)Explain the fundamentals of LLMsUnderstand LLM architecturesDesign and use prompts for LLMsUnderstand LLM fine-tuningUnderstand the fundamentals of code models, multi-modal, and language agentsUsing OCI Generative AI ServiceExplain the fundamentals of OCI Generative AI serviceUse pretranined foundational models for Chat and EmbeddingCreate dedicated AI clusters for fine-tuning and inferenceFine-tune base models with custom datasetCreate and use model endpoints for inferenceExplore OCI Generative AI security architectureImplement RAG using OCI Generative AI serviceExplain OCI Generative AI integration with LangChain and Oracle Database 23aiExplain RAG and RAG workflowDiscuss loading, splitting and chunking of documents for RAGCreate embeddings of chunks using OCI Generative AI serviceStore and index embedded chunks in Oracle Database 23aiDescribe similarity search and retrieve chunks from Oracle Database 23aiExplain response generation using OCI Generative AI serviceUsing OCI Generative AI RAG Agents serviceExplain the fundamentals of OCI Generative AI Agents serviceDiscuss options for creating knowledge basesCreate and deploy agents using knowledge basesInvoke deployed RAG agent as a chatbot
