AI Engineering Bootcamp: Retrieval Augmented Generation (RAG) for LLMs

掌握 RAG 技术，构建更智能的 AI 应用

学习内容：

• 结合生成式 AI 模型与 Retrieval Augmented Generation（RAG），构建更智能的 AI 系统
• 使用 OpenAI API 进行文本生成与非结构化数据处理
• 掌握 FAISS 技术，在大规模数据集中进行高效相似性搜索
• 应用 Prompt Engineering 技巧，优化 AI 响应
• 构建真实 AI 项目，如聊天机器人、金融分析工具等
• 探索高级 RAG 概念，如多模态 RAG、Agentic RAG

本课程包括：

• 165+ 节课程，共 18 小时学习内容
• 7 个真实 AI 项目
• 专属 ZTM 社区访问权限
• 结课证书
• 无限制访问所有课程、研讨会、职业路径和资源

价格：$199

教程评分：该课程由 Zero To Mastery (ZTM) 提供，享有高度评价

教程语言：英语

教程字幕：英语

课程要求：具备基本的 Python 知识

课程描述：

本课程将带你学习 Retrieval Augmented Generation（RAG）技术，结合大型语言模型（LLMs），创建更强大的 AI 系统。你将从零开始，掌握 RAG 的基础概念、检索技术、生成技术，并通过 OpenAI API 进行实践。课程涵盖了 Prompt Engineering、非结构化数据处理、多模态 RAG、Agentic RAG 等前沿内容，让你真正掌握 AI 开发的核心技能。

课程大纲：

• 检索系统基础： 了解文本检索、索引、查询和排名技术
• 生成模型基础： 学习 Transformer 结构、注意力机制及数据训练方法
• RAG 概述： 解析 RAG 体系架构及其在 AI 领域的应用
• OpenAI API 实践： 学习如何调用 OpenAI API 进行文本和图像处理
• RAG 与 OpenAI 集成： 构建完整 RAG 系统，探索多模态 RAG
• 非结构化数据处理： 学习处理 PDF、Word、Excel 等多种格式的数据
• Agentic RAG： 探索 AI 代理的设计，实现任务管理与决策

项目实践：

• 基于 RAG 的数字食谱系统
• 基于 RAG 的财务分析系统
• PDF 文档智能问答系统
• AI 智能点餐助手
• 客户反馈分析系统

适合人群：

• 希望深入学习 AI 工程的开发者
• 想要构建 AI 真实项目的工程师
• 希望在 AI 领域提升技能并获得工作机会的学习者

为什么选择本课程？

• 课程内容紧跟 AI 发展趋势，持续更新
• 提供实战项目，帮助构建强大的作品集
• 与全球 100 万+ ZTM 学生一起学习，加入活跃的社区
• 导师拥有多年 AI 领域的实战经验，教学风格清晰易懂

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