RAG dans l'IA générative : Démystifier la génération augmentée par la récupération

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Découvrez la puissance de la technologie de Génération Augmentée par Récupération (RAG) dans l'IA générative. Ce cours spécialisé explore comment RAG utilise des données fondées pour réduire de manière significative l'apparition d'hallucinations dans les modèles d'IA.

Obtenez des informations sur les défis d'implémentation rencontrés ainsi que sur des applications pratiques efficaces, le tout ancré dans la plateforme puissante AWS Bedrock.

Parfait pour les passionnés d'Intelligence Artificielle et de Sciences Informatiques, ce guide complet non seulement démystifie l'approche RAG mais aussi équipe les apprenants des compétences nécessaires pour exploiter tout son potentiel.

Programme

• Introduction à la Technologie RAG
Définition et Aperçu de la Génération Accrue par Recherche (RAG)
Importance de RAG dans l'IA Générative
• Le Mécanisme de RAG
Composante de Recherche : Fonctionnement
Composante de Génération : Amélioration des Modèles
• Réduction des Hallucinations dans les Modèles Génératifs
Compréhension des Hallucinations dans l'IA
Rôle des Données Vérifiées dans RAG
• Techniques de Fondement des Données
Méthodes pour le Fondement des Données dans RAG
Défis de la Vérification et de la Fiabilité des Données
• Défis de Mise en Œuvre
Intégration de RAG dans les Modèles d'IA Existants
Considérations Techniques et Pièges Courants
• Applications Pratiques dans AWS Bedrock
Aperçu de la Plateforme AWS Bedrock
Déploiement de Modèles RAG sur AWS Bedrock
Études de Cas et Histoires de Succès
• Atelier Pratique
Configuration d'un Modèle RAG dans AWS
Expérimentation avec Recherche et Génération de Données
• Orientations Futures pour RAG dans l'IA
Tendances Émergentes et Innovations
Implications Éthiques et Sociétales
• Conclusion du Cours
Résumé des Principaux Enseignements
Ressources pour Études Approfondies

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Sujets

Informatique