▌時間：每週一晚上 9 點
共學進行方式：討論該週上課內容及交流作業的解決方案
Zoom meeting 連結
提醒：加入 zoom 會議，必須先註冊 。
▌暫估時程
| 日期 | 主題 | 導讀 | 筆記 | 錄影 |
|---|---|---|---|---|
| 5月19日 | 說明會 | - | - | YouTube |
| 6月2日 | Module 1: Introduction to LLMs and RAG | 筆記 | YouTube | |
| 6月9日 | Module 2: Vector Search | 筆記 | YouTube | |
| 6月16日 | Module 2: Vector Search | 筆記 | YouTube | |
| 6月23日 | Module 3: Evaluation | 筆記 | YouTube | |
| 6月30日 | Module 4: Monitoring | 筆記 | YouTube | |
| 7月7日 | Module 5: Best Practices | 筆記 | YouTube | |
| 7月14日 | Module 6: Bonus - End-to-End Project | 筆記 | YouTube | |
| 7月21日 | Capstone Project | 筆記 | YouTube | |
| 7月28日 | Capstone Project | 筆記 | YouTube | |
| 8月4日 | Capstone Project 評估三個同儕 | 筆記 | YouTube |
▌課程大綱
》課前研討會
》模組
模組 1：LLM 和 RAG 簡介
- LLM 和檢索增強生成 (RAG) 的基礎知識
- OpenAI API 和使用 Elasticsearch 進行文字搜尋
模組 2：向量搜尋
- 向量搜尋和嵌入
- 高效率索引和檢索數據
- 使用 Qdrant 作為投資者資料庫
模組 3：評估
- 搜尋評估
- 線上與離線評估
- 假設 LLM 是個法官
模組 4：監控
- 線上評估技術
- 使用儀表板監控使用者回饋
模組 5：最佳實踐
- 混合搜尋
- 文檔重新排序
模組 6：獎勵 - 端到端項目
- 使用 LLM 建構健身助手
》頂點專案
專案實作
上述課程大綱英文版
》Modules
Module 1: Introduction to LLMs and RAG
- Basics of LLMs and Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- OpenAI API and text search with Elasticsearch
Module 2: Vector Search
- Vector search and embeddings
- Indexing and retrieving data efficiently
- Using Qdrant as the vestor database
Module 3: Evaluation
- Search evaluation
- Online vs offline evaluation
- LLM as a Judge
Module 4: Monitoring
- Online evaluation techniques
- Monitoring user feedback with dashboards
Module 5: Best Practices
- Hybrid search
- Document reranking
Module 6: Bonus - End-to-End Project
- Build a fitness assistant using LLMs
》Capstone Project
Put eveything you learned into practice
▌講師 Telegram & Slack
▌課前問答
》2025 課前問答錄影
如果你不方便看影片，請參考英翻中介紹：《翻譯》LLM Zoomcamp 2025 課前問答 - #2 sky 。
》2024 課前問答錄影
如果你不方便看影片，請參考英翻中介紹：《翻譯》MLOps Zoomcamp FAQ 常見問答 。
▌課程介紹
▌課程影片
》播放清單（LLM Zoomcamp 2025）
》DataTalksClub 主頁
▌課程 Github
▌參考資訊
》學長姐筆記和錄影
》說明會影片
》其他
Data Science Roadmap 資料科學—學習路線圖
大會報告：公開錄影
本論壇共學，討論錄影皆公開上傳 YouTube，不同意者請不要參與共學，感謝配合。
祝大家學習順利大成功！