RAG end-to-end con Weaviate

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 03/2026

Diventa un esperto di RAG con Weaviate! Inserisci testo e immagini per il recupero e prova la ricerca vettoriale, BM25 e ibrida.

Descrizione del corso

Scopri come passare da semplici chiamate a LLM a workflow RAG multimodali con Weaviate! Imparerai a elaborare documenti PDF per estrarre contenuti testuali chiave come paragrafi, titoli e tabelle. Effettuerai l'embedding e archivierai questi dati per il recupero con Weaviate. Infine, progetterai prompt di retrieval efficaci da passare ai modelli generativi. Per completare il tutto, tratterai i PDF come immagini per recuperare il contesto perso da immagini e grafici. Userai il modello di embedding multimodale ColPali insieme a un modello generativo multimodale di OpenAI per iniziare a conversare con immagini e documenti!

Prerequisiti

Working with the OpenAI API

Fondamenti di RAG con Weaviate

Scopri come Weaviate abilita le applicazioni RAG! Costruirai a mano un workflow RAG end-to-end per familiarizzare con i passaggi di Retrieval–Augmentation–Generation. Questa comprensione ti permetterà di creare workflow RAG robusti e ottimizzati nel Capitolo 2 usando Weaviate.

Da RAG a ricchezza!

50 XP

Generazione di testo con LLM

100 XP

Creare text embeddings

100 XP

Confrontare gli embedding di testo

100 XP

Mettere insieme la "R", la "A" e la "G"

100 XP

Inizia il capitolo

RAG end-to-end con Weaviate

Scrivere a mano i workflow RAG è divertente, ma potresti perdere ottimizzazioni offerte da strumenti come Weaviate. In questo capitolo farai embedding, archivierai, recupererai e genererai risposte, tutto usando Weaviate!

Workflow RAG con Weaviate

50 XP

Estrazione del testo PDF e suddivisione in chunk

100 XP

Primi passi con Weaviate

100 XP

Query in Weaviate

100 XP

RAG dall'inizio alla fine

100 XP

Inizia il capitolo

RAG multimodale

Nel capitolo precedente hai usato il contenuto testuale dei documenti PDF per creare i tuoi blocchi di documento, ma hai lasciato indietro il contenuto visivo. Questo comporta molta perdita di contesto che potrebbe essere utile per il recupero e la generazione! In questo capitolo userai i modelli multimodali ColPali per eseguire embedding e generare testo e immagini, così da fornire più contesto alle risposte del tuo modello.

RAG con testo e immagini

50 XP

Prepararsi al RAG multi-modale

100 XP

RAG multi-modale con Weaviate

100 XP

Congratulazioni!

50 XP

Inizia il capitolo

RAG end-to-end con Weaviate

Corso
completato

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Fondamenti di RAG con Weaviate

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