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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/rags-elevando-el-potencial-de-chatgpt-y-llms-al-nuevo-nivel/
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**课程名称：** RAGs: Dando acceso a ChatGPT a conocimiento personalizado **课程概述：** 本课程专为希望通过检索增强生成（RAG）系统释放ChatGPT等语言模型全部潜力的专业人士而设计。我们将深入探讨RAG系统如何通过提供对相关和最新信息的直接、实时访问，将语言模型转变为跨学科的高性能专家工具。 **RAG在语言模型中的重要性：** RAG系统对于ChatGPT等大型语言模型（LLM）的进化至关重要。通过集成实时的外部知识，这些系统不仅使LLM能够访问大量最新信息，还能持续学习和适应新信息。这种检索和学习能力显著提高了文本生成质量，使模型能够以前所未有的精确度和相关性进行响应。这种知识强化对于要求高精度和上下文理解的应用至关重要，为医疗Assist、金融分析等领域开辟了新的可能性。 **课程内容：** * **生成式AI和RAG基础：** * 生成式AI和语言模型简介。 * 生成式AI、关键术语、LLM的挑战和演变。 * 生成式AI在不同行业的影响。 * **深入了解大型语言模型：** * LLM的介绍和发展，包括基础模型和微调模型。 * 探索当前的LLM格局、其局限性以及如何缓解常见的错误，例如“幻觉”。 * **访问和使用LLM：** * ChatGPT的实际应用，包括实验课程和OpenAI API访问。 * **优化LLM：** * 提高模型性能的高级技术，包括知识图谱RAG和定制模型的开发。 * **RAG的应用和用例：** * 讨论RAG的优势和局限性，展示实际应用案例及其在不同行业的影响。 * **RAG开发工具：** * 关于使用RAG开发特定工具的指导，包括Flowise、LangChain和LlamaIndex等No-Code平台。 * **RAG的技术和高级组件：** * RAG架构、索引管道、文档分块以及嵌入和向量数据库的使用的详细介绍。 * **实验课程和实际项目：** * 一系列实验课程和项目，指导学员使用Flowise和LangChain等工具从头到尾开发RAG。 **教学方法：** 本课程结合了提供RAGs深入理解的理论课程和让参与者在可控和实际场景中体验技术的实践课程。 本课程非常适合那些准备将ChatGPT和其他语言模型的功能提升到前所未有水平的人士，使RAG成为人工智能领域不可或缺的工具。 **先决条件：** 无需编程经验。课程将使用No-Code工具，以促进RAG的学习和实施。
Este curso está diseñado específicamente para profesionales que desean desbloquear el potencial completo de modelos de lenguaje como ChatGPT a través de los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAGS). Profundizaremos en cómo los RAGS transforman estos modelos de lenguaje en herramientas de alto rendimiento y expertas en múltiples disciplinas, al proporcionarles acceso directo y en tiempo real a información relevante y actualizada.Importancia de los RAGS en Modelos de LenguajeLos RAGS son fundamentales para la evolución de los modelos de lenguaje grande (LLM), como ChatGPT. A través de la integración de conocimientos externos en tiempo real, estos sistemas permiten que los LLM no solo accedan a una vasta cantidad de información actualizada sino que también aprendan y se adapten a nueva información de manera continua. Esta capacidad de recuperación y aprendizaje mejora significativamente la generación de texto, permitiendo que los modelos respondan con una precisión y relevancia sin precedentes. Este enriquecimiento de conocimientos es crucial para aplicaciones que demandan una gran precisión y contextualización, abriendo nuevas posibilidades en campos como la asistencia médica, el análisis financiero, y más.Contenido del CursoFundamentos de IA Generativa y RAGIntroducción a la generación de contenido asistida y los modelos de lenguaje.Clases sobre los fundamentos de la IA generativa, términos clave, desafíos y evolución de los LLMs.Impacto de la IA generativa en diversos sectores.Profundización en Modelos de Lenguaje GrandeIntroducción y desarrollo de LLMs, incluyendo modelos base y modelos afinados.Exploración del paisaje actual de los LLMs, sus limitaciones y cómo mitigar errores comunes como las alucinaciones.Acceso y Uso de LLMsUso práctico de ChatGPT, incluyendo laboratorios prácticos y acceso a la API de OpenAI.Optimización de LLMsTécnicas avanzadas para mejorar el desempeño de los modelos, incluyendo RAG con Grafos de Conocimiento y desarrollo de modelos personalizados.Aplicaciones y Casos de Uso de RAGsDiscusión sobre los beneficios y limitaciones de los RAGs, con ejemplos de implementaciones reales y su impacto en diferentes industrias.Herramientas para el Desarrollo de RAGInstrucción sobre el uso de herramientas específicas para el desarrollo de RAGs, incluyendo plataformas No-Code como Flowise, LangChain y LlamaIndex.Componentes Técnicos y Avanzados de RAGDetalles sobre la arquitectura del RAG, los pipelines de indexación, fragmentación de documentos y el uso de embeddings y bases de datos vectoriales.Laboratorios y Proyectos PrácticosSeries de laboratorios prácticos y proyectos que guían a los participantes a través del desarrollo de un RAG de principio a fin, utilizando herramientas como Flowise y LangChain.MetodologíaEl curso alterna entre sesiones teóricas que proporcionan una comprensión profunda de los RAGS y sesiones prácticas que permiten a los participantes experimentar con la tecnología en escenarios controlados y reales.Este programa es perfecto para aquellos que están listos para llevar la funcionalidad de ChatGPT y otros modelos de lenguaje a niveles de desempeño nunca antes vistos, haciendo de los RAGS una herramienta indispensable en el campo de la inteligencia artificial.RequisitosNo se requiere experiencia previa en programación. El curso incluirá el uso de herramientas No-Code para facilitar el aprendizaje y la implementación de RAGS.
