LLM und RAG Engineering Grundlagen mit Python

Entdecken Sie, wie Sie intelligente Anwendungen entwickeln können, indem Sie die Leistungsfähigkeit von Large Language Models (LLMs) mit Retrieval Augmented Generation (RAG) kombinieren. Dieser Kurs bietet ein grundlegendes Verständnis von LLM und RAG Engineering, so dass Sie praktische generative KI-Lösungen entwerfen und implementieren können. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die grundlegende Architektur und die Fähigkeiten von Large Language Models. * Anwenden von Python-Programmierung, um mit LLM-APIs zu interagieren und diese zu nutzen. * Erfassen Sie die Prinzipien und Vorteile der Retrieval Augmented Generation (RAG). * Entwerfen und implementieren Sie grundlegende RAG-Pipelines für kontextbezogene Antworten. * Entdecken Sie grundlegende schnelle Engineering-Techniken für eine effektive LLM-Interaktion. * Lernen Sie grundlegende Konzepte der Bereitstellung von LLM-gesteuerten Anwendungen. * Berücksichtigen Sie ethische Implikationen und Best Practices in der generativen KI-Entwicklung. Beginnend mit den Kernkonzepten von KI und LLM geht der Kurs auf das praktische Design und die Implementierung von RAG-Systemen ein und schließt mit Bereitstellungserwägungen und ethischen Richtlinien ab. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger ohne Vorkenntnisse in KI oder maschinellem Lernen, die in das Feld der generativen KI-Technologie einsteigen möchten. Beginnen Sie noch heute mit der Entwicklung intelligenter generativer KI-Anwendungen.