ClickHouse für KI: Erstellen von RAG-Anwendungen mit LLMs und Streamlit

Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Verwendung von ClickHouse als Backbone für Retrieval-Augmented Generation (RAG) und LLM-basierte Lösungen, die die Datenbank als Basis für die Entwicklung von KI-Anwendungen nutzen. Anhand der Praxisbeispiele bauen Sie eine voll funktionsfähige KI-Anwendung auf, lernen Daten zu erfassen, Einbettungen zu generieren und zu speichern, diese effizient in ClickHouse abzufragen und alles mit einer benutzerfreundlichen Streamlit-Weboberfläche zu verbinden. Was Sie lernen: - Verstehen Sie die ClickHouse-Architektur, die Kernterminologie und die grundlegenden Tabellen-Engines. - Konfigurieren Sie ClickHouse für die Vektorsuche, um hochdimensionale Einbettungen zu speichern und abzurufen. - Integrieren Sie große Sprachmodelle, um Retrieval-Augmented Generation durchzuführen. - Erstellen Sie interaktive, datengesteuerte Webschnittstellen mit Streamlit. - Entwerfen Sie effiziente Datenpipelines, die analytische Abfragen mit KI-Funktionen verbinden. - Üben Sie die Optimierung von Suchabfragen für Geschwindigkeit und Kosteneffizienz.Der Kurs beginnt mit grundlegenden Datenbankkonzepten, bevor Sie in die Vektorsuchmechanik, LLM-Integrationsmuster und Schnittstellenentwicklung eintauchen. Es ist für Anfänger, Datenanalysten und Softwareentwickler gedacht, die ihre Fähigkeiten im Bereich KI-Engineering erweitern möchten, ohne dass vorherige ClickHouse-Erfahrung erforderlich ist.Lesen Sie noch heute los und erstellen Sie Ihre erste datenbankgestützte KI-Anwendung.