KI mit benutzerdefinierten Daten durch RAG verbinden

Möchten Sie KI-Anwendungen entwickeln, die logische Schlüsse aus Ihren spezifischen Dokumenten oder Ihrem internen Wissen ziehen können? Große Sprachmodelle sind leistungsstark, aber sie haben keinen Zugriff auf Ihre privaten Daten. Dieser Kurs bietet eine praktische Grundlage in Retrieval-Augmented Generation (RAG), der Schlüsseltechnologie zur Verbindung von LLMs mit benutzerdefinierten Datenquellen. Sie lernen, wie Sie eine vollständige RAG-Pipeline aufbauen, mit der Sie Chatbots und Frage-Antwort-Systeme erstellen können, die präzise, kontextbezogene Antworten auf der Grundlage Ihrer eigenen Informationen liefern und so Ungenauigkeiten und Wissenslücken effektiv reduzieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte von RAG, einschließlich Embeddings, Vector Stores und dem Retrieval-Generation-Workflow. - Lernen Sie, Ihre eigenen Dokumente für die Einspeisung in ein RAG-System zu verarbeiten und vorzubereiten. - Erstellen Sie eine vollständige Frage-Antwort-Pipeline mit beliebten Python-Frameworks und -Tools. - Üben Sie das Erstellen von Vektorindizes aus Ihren Textdaten für eine effiziente semantische Suche. - Wenden Sie grundlegende Prompt-Engineering-Techniken an, um das LLM bei der Generierung vertrauenswürdiger, kontextbasierter Antworten anzuleiten. - Erkunden Sie einfache Methoden zur Bewertung der Leistung und Genauigkeit Ihres RAG-Systems. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Theorie hinter RAG, bevor er Sie durch praktische Schritte zum Erstellen, Abfragen und Evaluieren eines Systems mit praktischen Übungen führt. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Tech-Enthusiasten, die neu in der Entwicklung mit LLMs sind. Es sind keine Vorkenntnisse in KI oder maschinellem Lernen erforderlich, obwohl grundlegende Python-Programmierkenntnisse empfohlen werden. Beginnen Sie noch heute mit dem Lernen und erschließen Sie die Macht Ihrer eigenen Daten mit KI.