2025 년에 헝겊 전문가가되는 방법? - 분석 Vidhya

이 포괄적 인 가이드는 당신이 검색된 세대 (RAG) 전문가가 될 수 있도록합니다. 마스터 링 RAG는 프로그래밍, 머신 러닝 및 NLP (Natural Language Processing)에 대한 전문 지식을 결합하여 대형 언어 모델 (LLM) 및 엔터프라이즈 데이터를 활용하는 AI 애플리케이션을 구축합니다. 이 로드맵은 Python 개발자, ML 엔지니어, 학생 및 AI 기반 응용 프로그램을 구축하기를 간절히 바라는 사람에게 적합합니다.

이 로드맵은 다음과 같습니다.

• RAG 이해 : RAG가 무엇인지, 작동 방식 및 주요 응용 프로그램을 배우십시오.
• 기초 기술 : Python, 필수 ML/DL 라이브러리 (Tensorflow, Pytorch, Scikit-Learn) 및 NLP 도구 (Hugging Face Transformers, Spacy, NLTK)의 숙련도 개발. TF-IDF, BM25 및 벡터 공간 모델과 같은 정보 검색 기술에 중점을 둔 머신 러닝 기초에 대한 확실한 이해를 얻습니다. 텍스트 처리, 단어 임베딩 및 언어 모델을 포함한 마스터 NLP 개념 (GPT-4O, Claude 3.5, Gemini 1.5, Llama 3.2).
• Rag Architecture 및 구현 : 검색 및 생성 구성 요소를 포함하여 Rag Architecture 로의 깊이. 벡터 데이터베이스 (FAISS, PENECONE, WEAVIET)를 사용하여 검색 시스템을 구축하고 LLMS와 통합하여 Langchain 및 Llamaindex와 같은 프레임 워크를 사용하여 기능성 Rag 파이프 라인을 만듭니다.
• 고급 헝겊 기술 : 멀티 모달 헝겊, 에이전트 래그 및 자조와 같은 고급 개념을 탐색하십시오. 성능과 확장 성을 향상시키기위한 최적화 전략을 배우십시오.
• 평가 및 개선 : 마스터 래그 평가 지표 및 환각 및 관련없는 검색과 같은 일반적인 문제를 해결합니다.

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래그의 주요 구성 요소 :

Rag는 리트리버 (유사성 검색)를 사용하여 큰 코퍼스에서 관련 정보를 찾아 언어 모델이 응답을 생성하는 데 사용합니다. 이것은 정확도를 향상시키고 긴 꼬리 지식을 처리합니다.

이 로드맵은 Rag Mastery의 구조화 된 경로를 제공합니다. 실습 프로젝트와 지속적인 학습이 필수적입니다. 커뮤니티와 참여하고 최신 연구에 대한 업데이트를 유지하십시오. 전문 지식을 선보이는 캡 스톤 프로젝트를 구축하십시오.

추가 연구를 위해 주요 연구 논문 표가 포함되어 있습니다. 공통 쿼리를 해결하기 위해 자주 묻는 질문에 응답합니다. 유능한 헝겊 전문가가되는 길은 여기에서 시작됩니다!

위 내용은 2025 년에 헝겊 전문가가되는 방법? - 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!