13 minuuttiaRAG vs fine-tuning vs kehotetekniikka: tekoälymallien optimointi
Valitse kehotteiden laatimisen, RAG:n, hienosäädön tai yhdistelmän välillä todellisen epäonnistumistavan perusteella.
Cole Medin. Toimiva agenttipohjainen RAG plus tietämysgraafi -rakennus, jossa agentti päättää, milloin tehdä vektorihaku, milloin osua Neo4j:hin ja milloin tehdä molemmat. Selkein demonstraatio YouTubessa artikkelin kuvaamasta ”agentti haun suunnittelijana” -mallista koodissa, jonka voit todella ladata ja ajaa.
Käsittele mallipohjan riippuvuuksia, mallivalintoja ja ohjauskoodia versioherkkänä. Hyödyllinen idea on haun suunnittelu; tuotantokäyttö tarvitsee silti käyttöoikeudet, arvioinnit ja virheenkäsittelyn.
Vertaa agenttipohjaista hakua ja graafihakua konkreettisessa toteutuksessa.
Perus-RAG, graafitietokannat ja mallipohjan ajaminen paikallisesti sujuvat.
Viimeksi tarkistettu: 18.5.2026
Jatka samalla oppimisreitillä seuraaviin valikoituihin oheisvideoihin.
13 minuuttiaValitse kehotteiden laatimisen, RAG:n, hienosäädön tai yhdistelmän välillä todellisen epäonnistumistavan perusteella.
157 minuuttiaPystyt ajamaan kvantisointi-, LoRA- ja QLoRA-hienosäätöjä alusta loppuun laitteistolla, jota useimmilla kehittäjillä jo on.
15 minuuttiaSuunnittele yksinkertaisempia agenttisilmukoita selkeillä pysäytyssäännöillä, tehtävärajoilla ja ihmisen ohjauspisteillä.
Valikoituja ulkoisia kursseja, jotka käsittelevät aiheita tarkemmin.
Emory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
IBM AI Academy
GenAI-kauden vastaus johtajan strategiaan. Kolme lyhyttä kurssia, jotka on suunniteltu erityisesti liiketoimintaan vastaaville — ei teknistä taustaosaamista vaadita — ja ne käsittelevät sitä, missä generatiivinen tekoäly tuottaa arvoa, miten sen voidaan hallita vastuullisesti sekä miten muuntaa epämääräinen "meidän pitäisi käyttää tekoälyä" konkreettiseksi ja puolustettavaksi käyttötarkoitukseksi. Arviointi 4.6 noin 700 arvostelun perusteella. Paras suorittaa ennen seuraavaa tekoälybudjetin päätöksentekoa.