吴老师的新课又来啦：
全新的短期课程现已上线，专注于介绍高级 RAG（检索增强生成）技术！该课程由 Jerry Liu（@jerryjliu0）和 Datta CS（@datta_cs）主讲，他们分别来自 Llama Index（@llama_index）和 TrueRA AI（@truera_ai）。通过这门课程，你将学习到一些高级技巧，帮助你的大语言模型 (大语言模型) 产生更优质的答案。
课程涵盖的主题包括：
- 句子窗口检索，这种方法不只是检索与查询最相关的单个句子，而是检索一个包含多个相关句子的窗口，以提供更丰富的上下文信息。
- 自动合并检索，这种技术可以将文档构建成一个层次化的树状结构，父节点的文本被分散到它的子节点中。根据子节点与用户查询的相关性，这个方法能帮助你判断是否应该将整个父节点作为上下文提供给大语言模型。
- 评估方法论，专门用于评估 RAG 关键步骤（上下文相关性、答案相关性、可靠性）的质量，这有助于你进行错误分析，找出哪个环节需要改进，并有系统地优化各个组件。
想了解更多，请访问课程链接！
[深度学习短期课程 - 构建和评估高级 RAG](https://t.co/DkKuiAH5NP)
