Создайте систему RAG с использованием LLaMA-2, LangChain и MPNet Embeddings.

Узнайте, как создать готовую к производству систему генерации с дополненным поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG) с использованием LLaMA-2, LangChain и эмбеддингов MPNet. Этот практический проект научит вас комбинировать большие языковые модели с семантическим поиском для создания интеллектуальных, контекстно-ориентированных приложений искусственного интеллекта.

Этот проект идеально подходит для разработчиков, которые хотят освоить конвейеры обработки больших языковых моделей, векторный поиск и архитектуры ИИ корпоративного уровня, используемые в современных продуктах ИИ.

🚀 Что вы будете создавать:

• Сквозной конвейер RAG с использованием LLaMA-2
• Семантический поиск документов с использованием эмбеддингов MPNet
• Генерация ответов с учетом контекста с использованием LangChain
• Масштабируемая архитектура для реальных приложений ИИ

🛠️ ИСПОЛЬЗУЕМЫЙ ТЕХНОЛОГИЙНЫЙ СТЕК И ИНСТРУМЕНТЫ:

• LLaMA-2 – Большая языковая модель для рассуждений и генерации
• LangChain – Фреймворк оркестровки для конвейеров LLM
• MPNet – Высококачественная модель эмбеддингов для семантического поиска
• FAISS – Поисковая система векторного сходства
• Python – Разработка основного бэкенда

👨‍💻 ДЛЯ КОГО ЭТО ПРЕДНАЗНАЧЕНО?


• Инженеры по ИИ/машинному обучению, создающие системы RAG производственного уровня
• Разработчики, работающие с LLM и векторными базами данных
• Студенты, изучающие проектирование передовых систем ИИ
• Соискатели, добавляющие в свое резюме опыт работы с LLM и RAG

📝 РАЗДЕЛЫ ПРОЕКТА:

0:00 – Введение и обзор архитектуры RAG
3:20 – Понимание встраивания MPNet
7:10 – Создание хранилища векторов с помощью FAISS
12:40 – Интеграция LLaMA-2 с LangChain
18:20 – Сквозное выполнение конвейера RAG
26:10 – Заключительные мысли и советы по оптимизации

🔗 РЕСУРСЫ И ССЫЛКИ:

https://www.udemy.com/course/generati...

🔖 Хэштеги

#GenerativeAI #RAG #LLaMA2 #LangChain #MPNet
#AIProjects #VectorDatabase #LLM
#AIEngineer #MachineLearning #AIDevelopment
#LearnAI #ScratchLearn #BuildInPublic