在本课程中，您将访问 Mistral AI 收集的开源和商业模型，包括 Mixtral 8x7B 模型，以及最新的 Mixtral 8x22B。您将学习如何为您的使用案例选择合适的模型，并亲身体验有效的 Prompt 技术、函数调用、JSON 模式和 Retrieval Augmented Generation (RAG) 等功能。 详细内容： 1.通过任务的 API 调用来访问和提示 Mistral 模型，并决定您的任务是简单任务（分类）、中级任务（撰写电子邮件）还是高级任务（编码）的复杂程度，并考虑速度要求来选择合适的模型； 2.学会使用 Mistral 的原生函数调用，在这个过程中，你给 LLM 提供了一些工具，它可以根据需要调用这些工具来完成一些传统代码更好完成的任务，比如查询数据库中的数值数据。

3.从头开始构建一个具有相似性搜索功能的基本 RAG 系统，正确分块数据，创建 Embedding，并将此工具作为聊天系统中的一个函数来实现。构建一个与 Mistral 模型交互的聊天界面，并就您上传的文档提问。 本课程结束时，您将具备利用 Mistral AI 领先的开源和商业模型的能力。