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吴恩达《提示压缩和查询优化|Prompt Compression and Query Optimization》中英字幕
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https://www.deeplearning.ai/short-courses/prompt-compression-and-query-optimization 本课程侧重于将传统数据库功能与向量搜索能力相结合,以优化大规模检索增强生成(RAG)应用的性能和成本效益。 您将学习如何应用以下关键技术: - **预过滤和后过滤**:这些是根据特定条件过滤结果的技术。预过滤是在创建数据库索引阶段进行的,而后过滤是在执行向量搜索后应用的。 - **投影**:此技术涉及选择查询返回字段的子集,以最小化输出的大小。 - **重新排序**:这涉及根据其他数据字段重新排列搜索结果,以将更理想的结果移动到列表的更高位置。 - **提示压缩**:此技术用于减少提示的长度,这在大规模应用中处理起来可能会非常昂贵。 您还将通过动手练习学习如何: - 使用 MongoDB 实现 RAG 的向量搜索。 - 开发多阶段的 MongoDB 聚合管道。 - 使用元数据优化和限制数据库操作返回的搜索结果,提高效率和相关性。 - 通过在 MongoDB 聚合管道中引入投影阶段来简化数据库操作的输出,减少返回的数据量,并优化性能、内存使用和安全性。 - 重新排序文档以提高信息检索的相关性和质量,并使用元数据值确定重新排序的位置。 - 实施提示压缩,并了解如何使用它以及它为 LLM 应用带来的操作优势。 开始使用提示压缩和查询优化技术优化您的 RAG 应用的效率、安全性、查询处理速度和成本。
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