Generative AI Solution Development - Japanese
このコースは、最も新しく最も一般的なフレームワークを使用して LLM 中心のアプリケーションを構築したいと考えているデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、その他のデータ実務者を対象としています。 このコースでは、Hugging Face を使用して一般的な LLM アプリケーションを構築する方法、検索拡張生成 (RAG) アプリケーションを開発する方法、LangChain を使用して多段階推論パイプラインを作成する方法、特定のタスクに合わせて LLM を微調整し LLM の使用に関する社会的考慮事項を評価して対処する方法、LLMOps のベストプラクティスを活用してモデルを大規模にデプロイする方法などを学びます。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
- 自然言語処理の概念に関する知識
- プロンプトエンジニアリング/プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスに関する知識
- Databricksデータインテリジェンスプラットフォームに関する知識
Outline
RAG の概要
- RAGとは?
- AI Playgroundを使用したコンテキスト内学習
RAGソリューション用のデータの準備
- データストレージとガバナンス
- データの抽出とチャンク化
- エンベディングモデル
- Databricksでのデータ準備
ベクトル検索
- ベクトルストアの概要
- Vector Searchのプロセスとパフォーマンス
- 適切なベクトルデータベースの選択
- Mosaic AI Vector Search
- ベクトル検索インデックスの作成
RAG アプリケーションの組み立てと評価
- MLflow
- RAGアプリケーションの評価と継続的な学習
- RAG アプリケーションの組み立て
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