吴恩达最新推出基于大模型的《AI高级检索》课程，限时免费白嫖！

夕小瑶科技说 原创
作者 | 王二狗吴恩达在 Deeplearning.AI 上又推出新课程了！

课程名是 《Advanced Retrieval for AI with Chroma》，即 《使用 Chroma 进行 AI 高级检索》 ，这里面Chroma 是一个 AI 原生开源嵌入数据库。

本次课程的讲师是Chroma联合创始人Anton Troynikov。

课程介绍

今年以来，大模型实在太火了，然而我们都知道在这一代技术下，目前的大语言模型普遍存在幻觉，这个问题对准确度要求比较高的场景是致命的。

对此，其中一项改善技术就是RAG检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）技术，简单来讲就是将用户输入的知识库信息补充到大语言模型中的过程。然后，大语言模型就可以在用户提问时，检索这些知识库信息来增强其生成的回答。

这背后的核心其实就是基于大模型的AI高级检索，这这个场景中，仅当作为查询结果从数据库检索到的信息与查询及其应用相关时，信息检索 (IR) 和检索增强生成 (RAG) 才有效。很多时候，查询会返回语义相似的结果，但没有回答所提出的问题。他们还可能返回不相关的材料，这可能会分散大语言模型对正确结果的注意力。

本课程正是教授AI高级检索技术，来帮助提高检索结果的相关性。

课程涵盖的技术包括：

• 查询扩展（Query Expansion）： 扩展用户查询通过包含相关概念和关键字来改进信息检索。利用大语言模型可以使这种查询扩展技术更加有效。另一种形式的扩展是利用大语言模型建议查询的可能答案，然后将其包含在查询中。

• 跨编码器重排名（Cross-encoder reranking）： 对检索结果重新排名，来选择与查询最相关的结果，从而改善结果。

• 训练和使用嵌入适配器（Training and utilizing Embedding Adapters）： 添加适配器层来重塑嵌入，可以通过强调与应用程序相关的元素来改进检索。

限时免费加入

本课程限时免费加入，笔者亲测有效！

加入课程后，可以看到除了介绍课外，一共还有6大节课程。

每节课程都包含在线可调试运行的代码，可以说非常nice了！

最后，本次课程的准入门槛如何？

——任何具有中级 Python 知识并希望学习高级检索技术来从矢量数据库检索数据的人都可以加入！

别等待了，赶紧白嫖起来吧！

参考资料