Grundlagen der Augmented Generation

Die Retrieval Augmented Generation (RAG) bietet eine leistungsstarke Lösung, indem sie Ihre KI mit externen, zuverlässigen Wissensquellen verbindet und so die Effizienz Ihrer KI-Modelle erhöht. Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte und die praktische Implementierung von RAG-Systemen, sodass Sie KI-Anwendungen erstellen können, die nicht nur intelligenter, sondern auch transparenter und vertrauenswürdiger sind. Sie erwerben die Fähigkeiten, um Sprachmodelle mit domänenspezifischen Informationen in Echtzeit zu verbessern und ihre Leistung und Nützlichkeit erheblich zu verbessert. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die Grundprinzipien und architektonischen Komponenten der Retrieval Augmented Generation (RAG). * Lernen Sie, effektive Abrufmechanismen mit Vektordatenbanken für kontextbezogene Informationen zu implementieren. * Integrieren Sie große Sprachmodelle mit abgerufenen Daten für eine genaue und kohärente Textgenerierung. * Bewerten und verbessern Sie die RAG-Systemleistung durch praktische Metriken und iterative Verfeinerung. * Erkunden Sie grundlegende Prompt-Engineering-Techniken, um Interaktionen mit Generationsmodellen in RAG zu optimieren. * Anwenden von grundlegenden Strategien zur Einbindung von strukturiertem Wissen, einschließlich einfacher Wissensgraphen, in RAG-Workflows. Beginnend mit einer Einführung in die Herausforderungen, die RAG adressiert, werden in diesem Kurs systematisch Retrieval-Komponenten, Generierungsmodelle, Integrationsmuster und Auswertungsstrategien behandelt.Durch klare, schriftliche Erklärungen und Code-Snippets gelangen Sie vom theoretischen Verständnis zur praktischen Anwendung. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger ohne Vorkenntnisse in RAG, großen Sprachmodellen oder fortgeschrittenen KI-Konzepten.Grundlegende Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Erstellen Sie noch heute intelligente KI-Anwendungen, die die Leistungsfähigkeit externen Wissens nutzen.