语真课程

标签： RAG

  • 深入探索《高级提示工程》课程：提升生成式AI的技能之旅

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/advanced-prompt-engineering-for-everyone

    近年来，生成式人工智能（AI）逐渐成为科技领域的热门话题，而掌握高效的提示工程技巧成为了每个AI爱好者和专业人士的必备技能。Coursera上的《高级提示工程（Advanced Prompt Engineering for Everyone）》课程，正是为想要深入理解和应用生成式AI的学习者而设计的一门精品课程。课程内容丰富，涵盖了从基础的提示编写到高级的技术，如在上下文中的学习（In-context Learning）、检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）以及输出格式的控制等。无论你是AI初学者还是有一定基础的开发者，都能在这门课程中找到适合自己的提升路径。通过系统学习，你将掌握如何设计可靠、可验证的提示，避免模型输出偏差，从而在实际应用中取得更优的效果。课程采用实践导向的方法，配备了丰富的案例和操作指导，让学习变得更加高效有趣。如果你希望在生成式AI领域迎头赶上，甚至成为专家，这门课程绝对值得一试！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/advanced-prompt-engineering-for-everyone

  • 全面解析：Coursera 高评价课程《Fundamentals of AI Agents Using RAG and LangChain》推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/fundamentals-of-ai-agents-using-rag-and-langchain

    随着生成式AI技术的快速发展，掌握相关技能已成为AI行业的核心竞争力。今天为大家推荐一门由Coursera提供的优质课程——《Fundamentals of AI Agents Using RAG and LangChain》，这门课程专为希望在AI领域深入发展的学习者设计，帮助你快速掌握构建智能AI代理的关键技术。

    课程内容丰富，涵盖了检索增强生成（RAG）、提示工程（Prompt Engineering）以及LangChain框架的核心概念。通过理论讲解与实操练习，学生可以系统了解RAG在聊天机器人等应用中的具体实现，学习使用FAISS库进行高维向量搜索，并掌握如何设计高效的提示以提升AI模型的响应质量。

    特别值得一提的是，课程中的LangChain模块介绍了如何利用开源工具简化应用开发过程，包括链式结构、代理（agents）以及文档加载和检索等内容，课程还配备了丰富的实操实验，帮助学员将所学知识应用于实际项目中。

    总体而言，这门课程内容实用、结构清晰，非常适合对AI代理技术感兴趣的开发者、数据科学家及行业从业者。完成课程后，你不仅能够理解核心技术，还能具备实际开发能力，为AI应用开发打下坚实基础。强烈推荐给想要提升技术水平、拓展职业路径的你！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/fundamentals-of-ai-agents-using-rag-and-langchain

  • 深入学习Google Cloud的Gemini in BigQuery课程：提升数据AI工作流程的最佳选择

    课程链接: https://www.coursera.org/specializations/gemini-in-bigquery

    随着大数据和人工智能的快速发展，数据分析与AI的结合变得尤为重要。Google Cloud推出的《Gemini in BigQuery》课程，为想要提升数据AI工作效率的专业人士提供了极佳的学习平台。该课程覆盖了多个实用模块，包括利用Gemini在BigQuery中提升生产力、运用AI/ML模型进行生成式AI任务，以及创建嵌入向量、实现向量搜索与RAG（检索增强生成）技术，帮助学员掌握从数据处理到AI应用的完整技能链。课程内容详细，案例丰富，非常适合数据科学家、AI工程师以及企业数据团队学习。无论你是希望优化数据分析流程，还是探索生成式AI的实际应用，这门课程都能为你提供宝贵的知识和实战经验。强烈推荐对AI和大数据有兴趣的学习者报名学习，开启你的AI数据探索之旅！

    课程链接: https://www.coursera.org/specializations/gemini-in-bigquery

  • 全面解析：Udemy《Haystack-Build and Evaluate Agentic Generative AI Pipelines》课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/haystack-training-course-customizable-llm-pipelines-genai-tools/

    随着人工智能技术的不断发展，构建高效、智能的自然语言处理（NLP）应用成为行业关注的焦点。Udemy平台上的《Haystack-Build and Evaluate Agentic Generative AI Pipelines》课程，为从入门到高级的学习者提供了一个极佳的学习路径。本文将详细介绍该课程的亮点、适用人群，并给出我的学习建议。

    课程简介：
    这门课程围绕Haystack 2.0框架展开，是专为帮助学习者掌握端到端生成式AI管道设计的实用课程。无论你是想实现文档搜索、检索增强生成（RAG）、问答还是答案生成，Haystack都能整合最先进的嵌入模型和大语言模型（LLMs），打造完整的NLP解决方案。

    课程亮点：
    – 基础理论与实践结合：深入讲解Haystack组成部分，配合实例操作，让学习更高效。
    – 实际应用：涵盖文档检索、RAG管道、问答系统的实战项目，增强实战能力。
    – Prompt工程：学习Zero Shot、Few Shot和Chain of Thought等多种提示技巧。
    – 高级检索技术：介绍过滤检索、稀疏关键词检索、稠密嵌入检索（包括SPLADE）等多种优化技术。
    – 进阶主题：Re-Ranker、混合检索器、自我纠错循环、对话/智能代理管道、React Prompt多智能体架构等。
    – 实用工具：通过实操练习，巩固理论知识，提升实际开发能力。

    适用人群：
    – AI开发者、数据科学家
    – 业务负责人、产品经理希望理解和应用生成式AI技术
    – 想要掌握Haystack用于复杂NLP任务的技术人员

    学习建议：
    建议学员结合课程内容，动手实践项目，尤其是多智能体管道和复杂检索策略的实现，将最大化学习效果。完成课程后，您将具备搭建高性能、灵活的AI解决方案的能力，为未来AI项目提供有力支持。

    总结：
    如果你希望系统学习Haystack框架，掌握端到端AI管道设计与优化，这门课程绝对值得一试。它不仅提供了丰富的理论知识，更强调实战能力的培养，是提升AI应用开发水平的绝佳选择。不要犹豫，立即开启你的AI开发之旅吧！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/haystack-training-course-customizable-llm-pipelines-genai-tools/

  • 深入了解JavaScript开发者的生成式AI：LangChain与RAG课程点评与推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/genai-langchain-for-javascript-developers/

    随着人工智能技术的不断发展，生成式AI已成为科技行业的热点话题。对于JavaScript开发者而言，传统上AI与机器学习主要由Python主导，但现在，使用JavaScript也能轻松构建强大的生成式AI应用。本次我为大家推荐一门非常实用的Udemy课程——《Generative AI for Javascript Developers – LangChain, RAG》。

    这门课程专为拥有JavaScript和Node.js基础的开发者设计，涵盖了从环境搭建到实际应用开发的全流程。课程内容丰富，涵盖了LangChain在JavaScript中的应用、对大规模语言模型（LLMs）的操作、RAG（检索增强生成）、向量数据库（如Pinecone）、提示工程、链式调用等核心技术。

    课程采用项目驱动的教学方式，帮助学习者通过实战项目巩固所学知识。例如，课程中涉及构建可检索的知识库、聊天机器人和复杂应用场景，让你边学边用，快速掌握核心技能。

    除了理论讲解，课程还提供了丰富的代码资源和社区支持，学习过程中遇到问题可以在Discord社区中交流。此外，课程的持续更新和无限制的终身访问，使得知识保持最新状态，适应行业快速变化。

    总体来说，这门课程对于希望在生成式AI领域拓展技能的JavaScript开发者来说，是一份难得的宝藏课程。无论你是想提升自己的职业竞争力，还是希望在AI应用方面有所突破，都值得一试！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/genai-langchain-for-javascript-developers/

  • 全面解析Amazon Bedrock：用Python掌握AWS的AI平台

    课程链接: https://www.udemy.com/course/amazon-bedrock-learn-ai-on-aws-with-python/

    近年来，人工智能技术飞速发展，成为推动行业创新的重要引擎。作为AWS推出的强大AI平台，Amazon Bedrock为开发者提供了丰富的模型和工具，极大地简化了AI应用的开发流程。为了帮助更多的技术爱好者和专业人士深入了解并操作此平台，我推荐一门在Udemy上精心设计的课程——《Amazon Bedrock – Learn AI on AWS with Python!》。

    这门课程内容丰富，设计合理，适合从零基础到有一定经验的开发者。课程一开始就带领学员了解课程结构、资源及常见问题，打下坚实基础。接下来，课程深入讲解了Amazon Bedrock的文本模型，包括Titan和Llama 2，辅以实际项目如电话转录分析和PDF信息提取，帮助学员掌握文本处理的核心技能。

    在图像生成部分，课程介绍了如何利用Stability AI参数和Amazon的Boto3工具实现AI驱动的图片创作，特别是通过“食谱代码”项目，激发你的创意与技术能力。而在高阶内容——RAG（检索增强生成）部分，课程剖析了其在实际中的应用价值，讲解了如何结合嵌入和大模型提升AI系统的智能水平。

    整体来看，这门课程不仅覆盖了Amazon Bedrock的核心技术，还强调实践操作，帮助学员快速上手并应用到实际项目中。不论你是AI新手还是行业专家，都能在这里找到提升自己的内容。强烈推荐给所有希望在AWS平台上探索AI潜能的开发者和技术爱好者！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/amazon-bedrock-learn-ai-on-aws-with-python/

  • 全面深入：Udemy课程《Domine LLMs com LangChain》评测与推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/domine-llms-com-langchain/

    近年来，人工智能技术飞速发展，特别是大型语言模型（LLMs）的出现，为自然语言处理带来了革命性变化。为了帮助学习者掌握最新的技术应用，Udemy推出的《Domine LLMs com LangChain》课程成为了热门选择。本文将为大家详细介绍这门课程的内容、优势以及是否值得学习的理由。课程简介这门课程由基础理论到实际项目全面覆盖，主要内容包括：

    1. LLM基础与生态：介绍大型语言模型的概念，探讨Hugging Face生态系统以及如何利用Python和LangChain实现模型。
    2. LangChain实战：学习如何访问开源模型（如Llama、Phi）和商业模型（如ChatGPT），以及模型的优化和扩展。
    3. 技术深入：掌握RAG（检索增强生成）、向量数据库、提示工程等前沿技术，提升模型性能。
    4. 实用技能：通过项目实战，开发个性化虚拟助手、智能聊天机器人、与文档和视频交互的应用。
    5. 工具与环境：免费利用Google Colab，学习在本地环境中部署和调试模型，操作简便且高效。

    课程亮点优点：
    – 内容丰富：结合理论与实践，适合从入门到进阶的学习者。
    – 实战导向：多个真实项目帮助巩固技能，比如多文档交互的聊天机器人和视频摘要工具。
    – 技术前沿：带你了解最新的LLMs应用技术，如RAG和向量存储。
    – 易于操作：支持Google Colab和本地环境，学习路径灵活便捷。
    – 支持多模型：不仅讲解ChatGPT，还包括Llama、Phi等开源模型，拓宽视野。

    是否值得学习？如果你是自然语言处理、人工智能开发或相关领域的从业者，想要掌握实用的LLMs技能，这门课程绝对值得一试。它不仅提供了系统的理论知识，还通过丰富的项目实战，帮助你快速积累经验，提升竞争力。总结这门课程适合希望深入理解和应用大模型技术的开发者、研究者及学生。掌握LangChain和Python的结合，将为你打开AI应用的新大门。快来加入课程，开启你的AI新篇章吧！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/domine-llms-com-langchain/

  • 全面解析Udemy课程：RAG——让ChatGPT与定制知识无缝连接的必备指南

    课程链接: https://www.udemy.com/course/rag-raising-the-potential-of-chatgpt-llms-to-the-next-level/

    近年来，随着大规模语言模型（LLMs）的快速发展，如何提升其应用的精准性和实用性成为行业关注的焦点。Udemy推出的《RAG: Enabling ChatGPT & LLM to Access Customized Knowledge》课程，正是为此提供了系统的解决方案。课程内容丰富，从生成式AI基础、LLMs的深入理解，到RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实战应用，无一不体现出其专业与实用。特别是课程强调无需编程经验，采用No-Code平台，让更多技术非专业人士也能轻松入门。通过丰富的实验和项目实践，学员将掌握如何利用Flowise、LangChain等工具，开发高效的RAG系统，为医疗、金融等行业带来创新变革。无论你是AI从业者、技术开发者，还是对AI应用感兴趣的行业人士，这门课程都值得一试，助你在智能时代抢占先机！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/rag-raising-the-potential-of-chatgpt-llms-to-the-next-level/

  • Udemy 강좌 리뷰: LLM기초와 RAG·LangChain 5시간 마스터 코스 추천

    课程链接: https://www.udemy.com/course/llm-raglangchain-5/

    최근 AI 분야의 빠른 발전으로 자연어 처리(NLP) 기술이 많은 관심을 받고 있습니다. 이번에 소개할 Udemy 강좌인 ‘LLM기초와 RAG·LangChain: 5시간 마스터 코스’는 이러한 최신 트렌드를 빠르게 배우고 싶은 분들에게 딱 맞는 교육 과정입니다. 이 강의는 대규모 언어모델(LLM), LangChain, RAG( Retrieval-Augmented Generation) 기술을 5시간 만에 체계적으로 익힐 수 있도록 설계되어 있어, AI 기반 비즈니스 문제 해결에 큰 도움을 줄 수 있습니다.

    강의는 LLM의 기본 원리와 최신 기술 동향을 이해하는 것부터 시작하여, ChatGPT 및 OpenAI API 활용법, 실무 프로젝트 개발, 데이터베이스 분석, PDF 질의응답 시스템, 리뷰 답변 생성 등 다양한 실습이 포함되어 있습니다. 특히 RAG 기술을 활용해 복잡한 데이터 처리와 웹 기반 질의응답 시스템 구축 방법, OpenAI API의 Function Calling 기능까지 다루어 실무에 바로 적용할 수 있는 능력을 키울 수 있습니다.

    초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 구성된 이 강좌는 빠른 시간 내에 최신 AI 기술의 핵심을 습득하고 싶은 분들께 강력히 추천합니다. 실무 프로젝트와 실습 중심의 커리큘럼 덕분에, 배운 내용을 바로 현실 업무에 적용할 수 있는 실력을 갖추게 될 것입니다. AI 기술을 빠르게 습득하고 싶다면, 지금 바로 이 강좌를 수강해 보세요!

    课程链接: https://www.udemy.com/course/llm-raglangchain-5/

  • Udemy课程推荐：掌握LangChain与RAG技术，打造智能文档问答系统

    课程链接: https://www.udemy.com/course/nadocoding-langchain/

    大家好！今天为大家带来一门非常实用且前沿的Udemy课程——《챗GPT를 넘어서! 랭체인(LangChain)과 RAG로 만드는 AI 문서 Q & A 챗봇》。这门课程专为希望深入理解并实践基于LangChain的RAG（ Retrieval-Augmented Generation）系统的开发者设计，适合对人工智能、对话模型和智能问答系统感兴趣的学习者。

    课程亮点：
    – 从零开始，带你构建完整的RAG系统：包括文档数据导入、数据分割、嵌入模型应用、信息检索与答案生成。
    – 实战操作：配有详细的实操代码和示例，让你边学边做，真正掌握核心技术。
    – 适用范围广：不需要高深的技术背景，只需掌握基本的Python和ChatGPT使用经验，即可轻松跟上课程节奏。

    课程的目标是让学员们不仅了解理论，更能通过项目实践，掌握利用LangChain打造个性化AI问答系统的技能。课程内容循序渐进，涵盖基础理解、数据处理、模型应用，到最终部署一个完整的RAG系统，是提升AI开发实战能力的绝佳选择。

    无论你是想超越传统的ChatGPT应用，还是有意开发自己的文档问答智能助手，这门课程都能为你提供系统的技术支持。只需6小时，开启你的AI项目之旅！

    快来加入我们，掌握前沿的AI技术，打造属于你自己的智能问答系统吧！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/nadocoding-langchain/