這份綜合指南使您成為了檢索的一代（RAG）專家。掌握RAG結合了編程，機器學習和自然語言處理（NLP）方面的專業知識，以構建利用大型語言模型（LLM）和企業數據的AI應用程序。該路線圖非常適合Python開發人員，ML工程師，學生以及任何渴望構建AI驅動應用程序的人。
此路線圖封面：
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了解抹布：了解抹布是什麼，其工作原理以及其關鍵應用程序。
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基礎技能：在Python，Essential ML/DL庫（Tensorflow，Pytorch，Scikit-Learn）和NLP工具（擁抱臉型變壓器，Spacy，NLTK）中發展熟練程度。對機器學習基礎知識有了深入的了解，重點是TF-IDF，BM25和向量空間模型等信息檢索技術。主NLP概念，包括文本處理，單詞嵌入和語言模型（GPT-4O，Claude 3.5，Gemini 1.5，Llama 3.2）。
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抹布架構和實現：深入研究抹布架構，包括檢索和發電組件。使用矢量數據庫（FAISS，Pinecone，編織）構建檢索系統，並將它們與LLMS集成，以使用Langchain和LlamainDex等框架來創建功能性的RAG管道。
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先進的破布技術：探索高級概念，例如多模式抹布，代理抹布和自露。學習提高性能和可伸縮性的優化策略。
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評估和改進：主抹布評估指標，並應對幻覺和無關檢索等常見挑戰。
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抹布的關鍵組成部分：
RAG使用獵犬（相似性搜索）從大型語料庫中找到相關信息，然後語言模型然後用該信息來生成響應。這提高了準確性並處理長尾知識。
該路線圖提供了一條結構化掌握的路徑。動手項目和持續學習至關重要。與社區互動，並了解最新研究。建立一個頂峰項目以展示您的專業知識。
包括關鍵研究論文表以進行進一步研究。經常詢問的問題回答以解決常見查詢。成為熟練的破布專家的途徑從這裡開始！
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