RAG-systemen bouwen met vectordatabases

Wilt u intelligente zoek- en chatbotsystemen bouwen die context begrijpen?Vectordatabases zijn de essentiële technologie die moderne toepassingen voor grote taalmodellen aandrijft.Deze cursus biedt een praktisch, fundamenteel begrip van vectordatabase en hoe deze te gebruiken met Retrieval Augmented Generation (RAG). Je leert de kernconcepten achter embeddings, zoeken op gelijkenis en het implementeren van een functionele op kennis gebaseerde chatbot en zoek-API.Wat je leert:Begrijp de principes van vectorembedding, semantische gelijkenissen en efficiënte indexeringsmethoden. Configureer en implementeer kernvectordatabaseplatforms, waaronder Qdrant, Weaviate en de FAISS-bibliotheek.Beheers de workflow voor Retrieval Augmented Generation (RAG) om LLM's te verbinden met uw privégegevensbronnen.Oefen het maken, indexeren en opvragen van documenten binnen verschillende vectorwinkels. Bouw een basis semantische zoek-API en een functioneel RAG-gebaseerd chatbot-prototype.Pas fundamentele concepten toe voor het monitoren en evalueren van de prestaties van zoek- en ophaalsystemen.De cursus begint met fundamentele definities en concepten, die zich ontwikkelen door middel van praktische instellingen en hands-on implementatieoefeningen. We richten ons puur op de schriftelijke uitleg en code die nodig is om praktische resultaten te bereiken.Deze cursus is bedoeld voor beginners in de ontwikkeling van AI-applicaties die de moderne architectuur willen begrijpen die nodig zijn om LLM-aangedreven applicaties te bouwen. Er is geen voorkennis van vectordatabases vereist. Begin vandaag nog met het bouwen van de volgende generatie intelligente applicaties.