大规模分布式检索增强生成

• 分布式RAG系统设计

  运用分布式计算原则，架构高度可扩展、高弹性的RAG系统。

• 大规模高级检索

  实现与优化针对海量数据集的领先检索技术，包含分片向量搜索和混合模型。

• RAG中的LLM优化

  应用高级方法，在大规模RAG管道中微调、服务和管理LLM。

• 可扩展数据管道

  构建与管理用于分布式RAG的健壮数据摄取、处理和嵌入生成管道。

• RAG系统运维实践

  运用MLOps最佳实践和云原生技术，部署、监控和维护大规模RAG系统。

• 高级RAG架构

  开发与实现复杂RAG模式，例如多跳、迭代和智能体RAG，以满足复杂信息需求。

• RAG性能工程

  分析、基准测试和调优分布式RAG系统，以实现最佳延迟、吞吐量和成本效益。

本课程没有先修课程。

目前没有推荐的后续课程。