RAG - jak zbudować chat AI zasilany wewnętrznymi dokumentami

Opis szkolenia:

Szkolenie „RAG – jak zbudować chat AI zasilany wewnętrznymi dokumentami” przeznaczone jest dla programistów, data scientistów oraz wszystkich zainteresowanych budowaniem zaawansowanych systemów chatbotów wykorzystujących technologię Retriever-Augmented Generation (RAG) do generowania odpowiedzi na podstawie wewnętrznych dokumentów firmy. Uczestnicy nauczą się, jak wykorzystać RAG do tworzenia inteligentnych chatbotów, które mogą przeszukiwać, interpretować i generować odpowiedzi wykorzystujące specjalistyczną wiedzę zawartą w dokumentach korporacyjnych, instrukcjach czy FAQ.

Dla kogo jest to szkolenie?

Szkolenie jest skierowane do:

Programistów i data scientistów: chcących rozszerzyć swoje umiejętności o budowę inteligentnych chatbotów wykorzystujących technologie NLP i ML.
Specjalistów IT: pracujących nad rozwiązaniami automatyzacji i wsparcia klienta wewnętrznego i zewnętrznego.
Twórców produktów cyfrowych: zainteresowanych wdrażaniem nowoczesnych rozwiązań opartych o AI do interakcji z użytkownikami.

Główne korzyści dla uczestników:

Umiejętność budowania zaawansowanych chatbotów: Wykorzystanie technologii RAG do tworzenia inteligentnych systemów odpowiadających na pytania na podstawie wewnętrznych dokumentów.
Praktyczna wiedza o implementacji RAG: Zrozumienie kroków potrzebnych do przygotowania danych, trenowania i fine-tuningu modelu RAG.
Doświadczenie w integracji i wdrożeniu: Nauka integracji modelu RAG z interfejsem chatbota oraz kluczowych aspektów wdrożenia w środowisku produkcyjnym.

Wymagania wstępne:

Znajomość języka programowania Python: Podstawowa umiejętność programowania w Pythonie, w tym znajomość bibliotek do przetwarzania języka naturalnego.
Podstawowa wiedza o LLM: Zrozumienie podstawowych koncepcji przetwarzania języka naturalnego i dużych modeli językowych (np. GPT).
Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych: Umiejętność przetwarzania i przygotowania danych do analizy.

1. Wprowadzenie do RAG i chatbotów AI (1h)

Podstawy działania chatbotów AI.
Przegląd technologii Retriever-Augmented Generation (RAG).

2. Przygotowanie danych do RAG (2h)

Jak przygotować i przetworzyć wewnętrzne dokumenty.
Budowanie i optymalizacja indeksu dokumentów dla szybkiego wyszukiwania
Word embeddings

3.Architektura i implementacja RAG (2h)

Główne komponenty RAG
Wybór narzędzi i bibliotek do budowy RAG

4. Integracja RAG z interfejsem chatbota (1h)

Tworzenie interfejsu użytkownika dla chatbota (Chainlit)

5. Bezpieczeństwo systemów RAG (1h)

Jak zabezpieczyć chatbot przed udzielaniem odpowiedzi na pytania, na które odpowiadać nie powinnen

6.FAQ (1h)

Sesja Q/A i odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania w przeszłości

Chcesz dowiedzieć się więcej? Skontaktuj się z nami!

Email: kontakt@akademia.ai