Fundamentals of Gen AI Retrieval Dynamics

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Fundamentals of Gen AI Retrieval Dynamics

Dozent: Vasco Patrício

Bei enthalten

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4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

5 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4 Module

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Stufe Mittel

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5 Stunden zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

How retrieval systems represent information and compute similarity using embeddings
How to improve retrieval quality through chunking, query design, and relevance techniques
How to diagnose retrieval failures and make system behavior observable and measurable

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: AI Enablement
Kategorie: Data Management
Kategorie: AI literacy
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Data Structures
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Document Control
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Document Management
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Generative AI

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

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Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Retrieval systems are at the core of modern Gen AI applications. But most explanations focus on tools, not understanding. This course teaches you how retrieval actually works, for RAG for LLMs, and how to design and evaluate it effectively.

You’ll learn how information is represented through embeddings, how similarity is computed, and why similarity alone is not enough to guarantee relevance. You’ll explore how choices like chunking and query processing directly impact system performance, and how to move from simple retrieval to controlled, judgment-driven systems using metadata and reranking. The course also covers how retrieval systems fail in practice (such as returning plausible but incorrect results) and how to make these failures observable, through metrics and diagnostics. What makes this course unique is its focus on mental models over tooling. Rather than teaching a specific stack, it equips you with the concepts needed to understand, debug, and improve any retrieval-based system. By the end, you will be able to reason about retrieval behavior and make better design decisions in real-world Gen AI systems.

Introduction to the course.

Das ist alles enthalten

1 Video

Build a deep understanding of how retrieval systems work by learning how information is represented, compared, and structured.

Das ist alles enthalten

6 Videos4 Lektüren1 Aufgabe

6 VideosInsgesamt 48 Minuten

Module Intro2 Minuten
How Gen AI Retrieval Works10 Minuten
Representation and Similarity12 Minuten
Similarity vs. Relevance11 Minuten
The Effect of Chunking10 Minuten
Module Conclusion2 Minuten

4 LektürenInsgesamt 40 Minuten

The Retrieval Stack10 Minuten
Dense vs. Sparse Representation10 Minuten
The Most Common Failure Mode10 Minuten
Chunking Approaches10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module-End Quiz30 Minuten

Design, control, and operate production-grade retrieval systems by optimizing queries, applying judgment, and monitoring system behavior.

Das ist alles enthalten

6 Videos4 Lektüren1 Aufgabe

6 VideosInsgesamt 58 Minuten

Module Introduction2 Minuten
Query Processing and Augmentation14 Minuten
Metadata for Retrieval Control13 Minuten
Reranking as Judgment10 Minuten
Failure Modes to Avoid15 Minuten
Module Conclusion3 Minuten

4 LektürenInsgesamt 40 Minuten

Performing Multiple LLM Tasks10 Minuten
A Few Key Fields10 Minuten
Metadata in Reranking10 Minuten
What Can an LLM Compensate For?10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module-End Quiz30 Minuten

Conclusion to the course.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Aufgabe

Dozent

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(5 Bewertungen)

Vasco Patrício

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