Retrieval-Augmented Generation (RAG) Grundlagen und praktische Anwendungen

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Techniken diese Lücke schließen und die Leistung Ihrer Large Language Models verbessern. Am Ende dieses Kurses verstehen Sie die Architektur moderner RAG-Systeme und verfügen über die praktischen Fähigkeiten, um Ihre eigenen datengesteuerten KI-Anwendungen mit Industriestandard-Tools wie LangChain und Streamlit zu erstellen, zu testen und bereitzustellen. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die Kernkomponenten von RAG, einschließlich Indizierung, Dokumentenabruf und Antwortgenerierung. * Üben Sie effektive Daten-Chucking-Strategien und Einbettungstechniken für spezialisierte Wissensdatenbanken. * Implementieren Sie RAG-Workflows mit dem LangChain-Orchestrierungsframework, um Komponenten nahtlos zu verbinden. * Konfigurieren Sie Aufforderungsvorlagen, um Kontextrelevanz und Anweisungsfolge für genaue Ausgaben sicherzustellen. * Erstellen Sie Benutzeroberflächen für Ihre RAG-Anwendungen mit dem Streamlit-Framework. * Anwenden von grundlegenden Auswertungsmethoden zur Beurteilung der Relevanz und Treue der generierten Antworten. Das Material beginnt mit der Definition der RAG-Terminologie und der grundlegenden Konzepte und geht dann in praktische Übungen über, die sich auf das Einrichten von Datenpipelines, die Integration großer Sprachmodelle und die Entwicklung interaktiver Front-Ends konzentrieren. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die bereits über grundlegende Python-Kenntnisse verfügen und in den Bereich der angewandten KI einsteigen möchten.Vorerfahrung mit LangChain, Streamlit oder LLM-Bereitstellung ist nicht erforderlich. Lernen Sie die praktischen Fähigkeiten kennen, die Sie benötigen, um die nächste Generation wissensbasierter KI-Tools zu entwickeln.