LLM Apps für Daten: Erstellen Sie einen RAG Analytics Assistant — LearnFlat

LLM Apps für Daten: Erstellen Sie einen RAG Analytics Assistant

Lernen Sie, wie Sie benutzerdefinierte Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Assistenten erstellen, die mit Ihren eigenen Datensätzen interagieren, um leistungsstarke KI-gesteuerte Erkenntnisse zu gewinnen.

⏱ 1 Std. 32 Min. 📚 5 Lektionen

Über diesen Kurs

Mit zunehmender Komplexität von Datensätzen wird die Fähigkeit, Informationen in natürlicher Sprache abzufragen und zu analysieren, zu einer wesentlichen Fähität. Durch Hinzufügen einer KI-Ebene zu Ihren Datenworkflows können Sie Einblicke schneller und intuitiver gewinnen. In diesem schriftlichen Grundkurs lernen Sie, wie Sie einen Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Analyseassistenten entwerfen und erstellen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende LLM-Konzepte, Schlüsselterminologie und deren Anwendung auf die Datenanalyse. - Erstellen Sie eine grundlegende Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Architektur, um benutzerdefinierte Datensätze abzufragen. - Implementieren Sie moderne Vektordatenbanken, um Dateneinbettungen effizient zu speichern und abzurufen. - Wenden Sie schnelle technische Grundlagen an, um Ihren KI-Assistenten zu genauen und relevanten Antworten zu führen. - Integrieren Sie moderne Dataframe-Tools, um Ihre Daten für den KI-Verbrauch vorzubereiten und zu strukturieren. - Üben Sie das Schreiben von Code-Snippets, die Ihre Datenpipeline sicher mit einer KI-Ebene verbinden. Der Kurs beginnt mit einer klaren Aufschlüsselung der KI-Terminologie und der RAG-Grundlagen, bevor Sie durch praktische schriftliche Übungen geführt werden. Sie lesen Schritt für Schritt Texterklärungen und Codeblöcke, um eine zuverlässige, KI-gesteuerte Datenpipeline zu erstellen. Dieser Kurs wurde für Anfänger und Datenenthusiasten entwickelt und erfordert keine vorherige Erfahrung mit maschinellem Lernen.

Was du erhältst

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  • ♾️ Lebenslanger Zugang
    Komme jederzeit zurück, kein Ablauf
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    Ohne Wenn und Aber
  • Kurz und fokussiert
    1 Std. 32 Min. praktische Inhalte

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