After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kursbeskrivning
Lär dig att gå från enkla LLM-anrop till multimodala RAG-arbetsflöden med Weaviate! Du lär dig att bearbeta PDF-dokument för att extrahera viktigt textinnehåll som stycken, rubriker och tabeller. Du bäddar in och lagrar dessa data för hämtning med Weaviate. Sedan utformar du effektiva hämtningsprompter att skicka till generativa modeller. Som avslutning behandlar du PDF-filer som bilder för att fånga upp kontext som annars går förlorad från bilder och diagram. Du använder den multimodala inbäddningsmodellen ColPali tillsammans med en multimodal generativ modell från OpenAI för att börja föra konversationer med bilder och dokument!
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
RAG-grunder med Weaviate
Upptäck hur Weaviate möjliggör RAG-applikationer! Du bygger ett komplett RAG-arbetsflöde från grunden för att bekanta dig med stegen Hämtning, Augmentering och Generering. Den förståelsen lägger grunden för robusta och optimerade RAG-arbetsflöden i kapitel 2 med Weaviate.
2
End-to-End RAG med Weaviate
Att koda RAG-arbetsflöden för hand är lärorikt, men det innebär att du kan gå miste om de optimeringar som verktyg som Weaviate erbjuder. I det här kapitlet bäddar du in, lagrar, hämtar och genererar svar – allt med hjälp av Weaviate!
3
Multimodal RAG
I föregående kapitel använde du textinnehållet från PDF-dokumenten för att bygga dina dokumentfragment, men bildinnehållet lämnades åt sidan. Det leder till att mycket kontext går förlorad – kontext som kan vara värdefull vid hämtning och generering! I det här kapitlet använder du multimodala ColPali-modeller för att bädda in och generera text och bilder, vilket ger dina modellsvar ett rikare sammanhang.
End-to-End RAG med Weaviate
Kurs
slutförd
