Python x RAG:從零打造 AI 專家機器人

Python x RAG:從零打造 AI 專家機器人

在人工智慧 (AI) 快速發展的今日,打造一個真正懂使用者、能夠精準回答問題的 AI 助手不再是遙不可及的夢想。本課程將帶你走過從構想到實現的全程,創造屬於你的個人 AI 助手,從 Python 進階程式設計出發,探索大型語言模型(LLM, Large Language Model)技術,進而深入革命性的**檢索增強生成** (RAG, **Retrieval-Augmented Generation)** 方法,最終實現一個基於 LINE 平台的 AI 專家對話系統。

課程將融合最新的 AI 理論與實踐方法,著重生成式 AI 應用的探索。透過親手打造 AI 聊天機器人,你將掌握如何運用 RAG 技術來提升 AI 回應的專業度與準確性。RAG 技術能有效解決傳統 LLM 模型的局限性,如無法訪問最新數據、難以提供特定領域的精準回答等問題。

我們將深入探討 RAG 的核心優勢,包括其提供最新且準確回應的能力,大幅減少 AI 產生幻覺(hallucinations)的特性,以及實現領域特定相關回答的功能。更重要的是,您將了解到 RAG 是一種高效且具成本效益的實施方法,能夠讓您的 AI 系統在短時間內達到專業水準。課程還特別著重於教導如何整合外部資料庫,有效擴充 AI 的知識儲備。最終,我們將學會如何將 AI 轉化為強大的知識管理工具,為各行各業注入創新動力。

無論你是渴望在 AI 領域一展長才的開發者,還是期待將 AI 融入日常工作的專業人士,這門課程都將為你開啟無限可能。讓我們攜手探索 AI 的奧秘,從構想到實現,一同創造出真正懂你的 AI 夥伴!

【課程六大學習目標】
● 掌握AI 與大型語言模型(LLM)的基礎概念與應用
● 深入理解檢索增強生成(RAG)的工作流程
● 運用 LlamaIndex 建構高效的知識檢索系統
● 開發與部署 RAG-based LINE 聊天機器人
● 學習閱讀與修改 Python 程式碼以滿足個人需求
● 培養在實際場景中靈活運用 AI 技術並驅動創新的能力

課程大綱

“intro"

第一單元:生成式 AI 與 LLM 簡介及其開發基礎
- AI 發展概況與生成式 AI 簡介
- 大型語言模型(LLM)簡介與探索
- 掌握開源模型: LLaMA
- 適用於 LLM 開發的 Python 精華重點彙整

第二單元:RAG 基礎與提示詞工程
- RAG 技術原理與工作流程
- 如何開發自己的 RAG 微服務:原理與實踐
- 詞嵌入與向量搜尋簡介
- 提示詞工程與應用實踐

第三單元:LlamaIndex 應用實戰
- 認識與使用 LlamaIndex 開發框架
- 在 LlamaIndex 中讀取各式資料
- 在 LlamaIndex 中建立詞嵌入
- 使用 LlamaIndex 建置向量資料庫
- LlamaIndex 與 LLM 問答
- 構建以 LLM 驅動的問答應用

第四單元:LINE 聊天機器人開發
- LINE Bot 簡介與環境設置
- 對話系統的架構與實現
- 部署 RAG-based LINE 聊天機器人
- 對話系統的評估和優化

適合對象

本課程適合以下人士:

1. 熱衷於探索生成式AI和RAG技術的學習者。
2. 期望透過大型語言模型推動創新和業務成長的工程師、技術主管及管理階層。
3. 從事數據分析、機器學習、軟體開發、AI研發等領域的專業人士。

無論您是技術愛好者、企業管理者,還是AI領域的從業人員,只要對AI驅動的創新充滿熱情,本課程都能為您提供寶貴的知識和技能。

開發環境

Python
VSCode

實體課程注意事項

本班為實體課程,常見QA詳情連結

校園防疫措施詳情連結

公務員全程參與課程學習後可於課程結束後申請登錄公務人員學習時數

課程影片觀看期限至課程結束後一週關閉

(一)退費期限:開課日後⅓時數內,詳情連結

(二)查詢結業狀況:結業名單連結

近期班次

  • 第433期 招生中

    課程類別:線上課程

    開課日期:2025.01.15 ~ 2025.03.12

    學費:新生新台幣4500元整

  • 講師介紹

    (一)學歷

    • 國立臺灣大學資訊網路與多媒體研究所碩士
    • 國立交通大學資訊工程學系學士

    (二) 經歷

    • 2016-數巨飛船有限公司 共同創辦人
    • 2015-2017國立臺灣大學創新與創業學程 網站管裡員
    • 2014-社群輿情分析與AI技術應用專案: 科技部、工研院、中央銀行、國防部等單位 資料探勘與視覺化專案顧問與研究員
    • 2016法務部調查局幹部訓練所-資料視覺化及輿情分析研習班 講師

    (三) 教學經歷

    • 2016年至本班教學,累計授課時數至2024年3月1日為1,880小時,為資深講師。擔任:Python網路爬蟲與Scrapy課程、Python程式設計課程、D3.js互動式資料視覺化課程、Scratch程式設計一把抓課程、HTML5,CSS3,Bootstrap,jQuery網頁設計基礎班課程、CSS網頁設計與視覺特效專題班課程講師
    • 國立政治大學:106-108學年度資訊學院-程式設計概論 授課老師
    • 法務部調查局幹部訓練所:資料視覺化及輿情分析研習班 講師

    (四) 得獎紀錄:
      1.美國計算機協會ACM 人機互動會議CHI’15 學生遊戲競賽-創新介面組 TranSection Top 3
      2.IndieCade’15 美國獨立遊戲設計大賽3D Jam - 7th
      3.100年台電全國多媒體廣告競賽 - 大專組第一名
      4.中華民國汽機車協會 第四、五屆交通安全動畫大賽 機車、汽車組 冠軍
      5.HackNTU’14 第二屆臺大黑客松-第二名&人氣獎
      6.MobileHero 2014 通訊大賽 穿戴式暨物聯網競賽-季軍
      7.2016 第十四屆台大創新競賽 評審團銅獎&人氣賞

    (五) 研究專長與興趣領域:
    人機互動、資料視覺化、資料探勘、電腦動畫