Grundlagen von RAG-Pipelines und LLMOps

Da sich AI-Anwendungen weiterentwickeln, reicht das einfache Prompting eines Sprachmodells nicht mehr aus. Um zuverlässige, kontextbezogene AI-Tools zu entwickeln, benötigen Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und robuste Betriebspraktiken (LLMOps). Dieser Kurs gliedert die komplexe Welt des modernen AI-Engineerings in überschaubare, textbasierte Lektionen. Sie beginnen mit grundlegenden Fachbegriffen und lernen im weiteren Verlauf, wie man ein End-to-End-RAG-System nach aktuellen Industriestandards entwirft, bereitstellt und überwacht. Was Sie lernen werden: • Verstehen Sie die grundlegende Architektur von Retrieval-Augmented Generation (RAG). • Erkunden Sie moderne Vektordatenbanken und wie sie semantische Daten speichern und abrufen. • Wenden Sie grundlegende Prompt Engineering-Techniken an, um die Modellgenauigkeit zu verbessern und Halluzinationen zu reduzieren. • Entwerfen Sie eine einfache Text-Pipeline für das Ingesting, Chunking und Verarbeiten von Dokumenten. • Lernen Sie essenzielle LLMOps-Konzepte kennen, einschließlich Deployment-Strategien und Performance-Monitoring. Der Kurs beginnt mit Kerndefinitionen und grundlegenden AI-Konzepten, bevor er zu praktischem Architekturdesign und Deployment-Strategien übergeht. Sie lesen klare Erklärungen und analysieren geschriebene Code-Snippets, die zeigen, wie diese Systeme in der realen Welt aufgebaut sind. Dieser Grundlagenkurs ist komplett für Anfänger konzipiert – es sind keine Vorkenntnisse in Machine Learning erforderlich, lediglich ein grundlegendes Verständnis von Softwarekonzepten. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen und machen Sie Ihren ersten Schritt in die Welt des Production AI-Engineerings.