Sa kursong ito, pag-aaralan natin kung paano i-optimize ang mga file at datos para sa Retrieval-Augmented Generation, o RAG.
Sa pagtatapos ng kursong ito, magkakaroon ka ng mga hakbang na maaari mong sundan para mapabuti ang kalidad ng mga sagot na nililikha ng isang LLM kapag gumagamit ng sariling pinagmumulan ng kaalaman.
Pinagsasama ng RAG ang dalawang makapangyarihang konsepto: retrieval at generation. Pinapayagan nito ang iyong AI agent na kumuha ng eksaktong impormasyon mula sa malalawak na pinagkukunan ng datos, tulad ng katalogo ng produkto o listahan ng mga patakaran, at pagkatapos ay gamitin ang mga language model para bumuo ng natural at makabuluhang sagot. Ibig sabihin, ang agent ay hindi lang basta sumasagot kundi nagbibigay ng tamang sagot mula sa mapagkakatiwalaang pinagmulan—mabilis at tama.
Ngunit ganito iyan: ang kalidad ng mga sagot ng iyong agent ay nakasalalay nang malaki sa kalidad at ayos ng datos na ipapasok mo. Kung ang datos ay magulo, paulit-ulit, o walang estruktura, ganoon din ang magiging sagot ng iyong agent. Dito napakahalaga ang data pre-processing. Sa maingat na paghahanda ng iyong datos, nilalagay mo ang pundasyon para sa mataas na kalidad, makabuluhan, at tumpak na mga sagot.
Sa seryeng ito, gagabayan ka namin sa lahat ng kailangan mong malaman para maihanda ang iyong mga file at datos para sa RAG. Tatalakayin natin ang:
- Paano ayusin ang iyong mga dokumento para maging malinaw,
- Pinakamahuhusay na paraan ng paglilinis at pagpapasimple ng teksto,
- Pagdaragdag ng metadata at buod para sa mas malalim na konteksto,
- Pag-optimize ng mga di-tekstong datos, tulad ng mga larawan at talahanayan,
- Pagpapatunay at pagpapanatili ng datos.
Bawat video ay maghihimay ng mga hakbang na ito gamit ang mga halimbawa, na magbibigay sa iyo ng mga konkretong kaalaman na maaari mong gamitin agad sa iyong mga proyekto sa AI. Sa pagtatapos ng seryeng ito, magkakaroon ka ng mga kasangkapan para kunin ang anumang dataset, baguhin ito para sa RAG, at i-optimize ang pagganap ng iyong mga ahente ng AI.
