RAG
(检索增强生成)
在大语言模型(LLM)领域备受关注,了解 RAG 这项技术,对于从事大语言模型开发和文本生成等相关业务的开发人员来说至关重要。
RAG 可以根据特定领域的知识库,利用预训练大语言模型,以更经济、快速的方式定制适合企业自身特色或服务领域的应用(比如智能助手、问答系统等等),提升答案的准确性、可靠性、可解释性,有助于提升企业运营效率和提升商业价值。
课程时长:
45 分钟
课程模式:
在线自学模式,视频讲解
课程费用:
免费
课程语言:
中文
课程概要:
理解检索增强生成的基本概念,学习 RAG 检索的过程,利用 NVIDIA AI Foundations 用例讲解构成 RAG 模型的组件。
如何开始学习:
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2024 年 4 月 11 日:
深度学习基础 - 理论与实践入门
2024 年 4 月 25 日:
构建基于大语言模型 (LLM) 的应用
2024 年 5 月 16 日:
高效定制大语言模型 (LLM)
2024 年 5 月 23 日:
构建基于扩散模型的生成式 AI 应用
2024 年 6 月 13 日:
构建基于 Transformer 的自然语言处理应用
2024 年 6 月 27 日:
模型并行 - 构建和部署大型神经网络
课程咨询:
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