W tym kursie nauczymy się, jak optymalizować pliki i dane do Retrieval-Augmented Generation, czyli RAG.

Po ukończeniu tego kursu będziesz mieć konkretne kroki, które pozwolą Ci poprawić jakość odpowiedzi generowanych przez LLM przy wykorzystaniu własnych źródeł wiedzy.

RAG łączy dwa kluczowe podejścia: wyszukiwanie i generowanie. Pozwala agentowi AI pobierać precyzyjne informacje z rozległych źródeł danych, takich jak katalog produktów czy lista zasad, a następnie wykorzystać modele językowe do tworzenia naturalnych, wartościowych odpowiedzi. Oznacza to, że agent nie tylko odpowiada, ale podaje właściwą odpowiedź z zaufanego źródła — szybko i precyzyjnie.

Ale jest jedna ważna rzecz: jakość odpowiedzi Twojego agenta w dużej mierze zależy od jakości i struktury danych, które mu dostarczysz. Jeśli dane są chaotyczne, powtarzalne lub nieuporządkowane, odpowiedzi agenta będą to odzwierciedlać. Właśnie dlatego wstępne przetwarzanie danych jest tak istotne. Odpowiednie przygotowanie danych to podstawa do uzyskania wysokiej jakości, trafnych i precyzyjnych odpowiedzi.

W tej serii przeprowadzimy Cię przez wszystko, co musisz wiedzieć, aby przygotować pliki i dane do RAG. Omówimy:

• Jak uporządkować dokumenty, by były czytelne,
• Najlepsze praktyki czyszczenia i upraszczania tekstu,
• Dodawanie metadanych i podsumowań dla lepszego kontekstu,
• Jak optymalizować dane inne niż tekstowe, takie jak obrazy i tabele,
• Walidację i utrzymanie danych.

Każdy film omówi te kroki na przykładach, dając Ci praktyczne wskazówki do bezpośredniego zastosowania w Twoich projektach AI. Po obejrzeniu całej serii będziesz mieć narzędzia, by wziąć dowolny zbiór danych, przekształcić go na potrzeby RAG i zoptymalizować wydajność swoich agentów AI.