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吴恩达《构建多模态搜索和 RAG|Building Multimodal Search and RAG》中英字幕【短课均可关英文字幕】
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https://www.deeplearning.ai/short-courses/building-multimodal-search-and-rag 了解如何构建多模式搜索和 RAG 系统。RAG 系统通过将专有数据整合到提示上下文中来增强。LLM通常,RAG 应用程序使用文本文档,但是,如果所需的上下文包括图像、音频和视频等多媒体,该怎么办?本课程涵盖了使用多模态数据实现 RAG 以实现这一目标的技术方面。 了解如何通过对比学习训练多模态模型,并在真实数据集上实现。 构建任意对任意多模式搜索,以检索不同数据类型的相关上下文。 了解如何LLMs通过可视化指令调整来训练理解多模态数据,并将其用于多个图像推理示例 实施端到端多模态 RAG 系统,该系统分析检索到的多模态上下文以生成有见地的答案 探索行业应用,例如直观地分析发票和流程图以输出结构化数据。 创建一个多向量推荐系统,通过比较它们在多种模式中的相似性来建议相关项目。 随着 AI 系统越来越需要对多种数据模式进行处理和推理,学习如何构建此类系统是 AI 开发人员的一项重要技能。 本课程为您提供跨不同模式嵌入、检索和生成的关键技能。通过在多模态 AI 方面打下坚实的基础,您将准备好构建更智能的搜索、RAG 和推荐系统。
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