Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems培訓
Fine-Tuning 檢索增強生成（RAG）系統的過程是優化大型語言模型如何從外部來源檢索並生成相關信息，以用於企業應用。
這項由講師指導的培訓（線上或線下）針對中級NLP工程師和知識管理團隊，他們希望微調RAG管道，以提升在問答、企業搜索和摘要應用場景中的性能。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 理解RAG系統的架構和工作流程。
- 針對特定領域數據微調檢索器和生成器組件。
- 評估RAG性能，並通過PEFT技術進行改進。
- 部署優化的RAG系統以供內部或生產使用。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在實時實驗室環境中進行動手實作。
課程定制選項
- 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們安排。
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課程簡介
檢索增強生成（RAG）簡介
- 什麼是RAG，以及它對企業AI的重要性
- RAG系統的組件：檢索器、生成器、文件存儲
- 與獨立LLM和向量搜索的比較
設置RAG管道
- 安裝和配置Haystack或類似框架
- 文件攝取和預處理
- 將檢索器連接到向量數據庫（例如FAISS、Pinecone）
Fine-Tuning 檢索器
- 使用特定領域數據訓練密集檢索器
- 使用句子轉換器和對比學習
- 通過top-k準確率評估檢索器質量
Fine-Tuning 生成器
- 選擇基礎模型（例如BART、T5、FLAN-T5）
- 指令微調與監督微調的比較
- 使用LoRA和PEFT方法進行高效更新
評估與優化
- 評估RAG性能的指標（例如BLEU、EM、F1）
- 延遲、檢索質量和幻覺減少
- 實驗跟踪和迭代改進
部署與現實世界集成
- 在內部搜索引擎和聊天機器人中部署RAG
- 安全性、數據訪問和治理考慮
- 與API、儀表板或知識門戶的集成
案例研究與最佳實踐
- 金融、醫療和法律領域的企業用例
- 管理領域漂移和知識庫更新
- 檢索增強LLM系統的未來方向
總結與下一步
最低要求
- 理解自然语言处理（NLP）概念
- 具备基于transformer的语言模型经验
- 熟悉Python及基本机器学习工作流程
受众
- NLP工程师
- 知识管理团队
14 時間：
Open Training Courses require 5+ participants.
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- 理解參數高效微調方法背後的理論。
- 使用Hugging Face PEFT實現LoRA、Adapter Tuning和Prefix Tuning。
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