In diesem Kurs werden Sie fortgeschrittene KI-Engineering-Konzepte erforschen und sich dabei auf die Erstellung, Verwendung und Verwaltung von Einbettungen in Vektordatenbanken sowie deren Rolle bei der Retrieval-Augmented Generation (RAG) konzentrieren.

Zunächst lernen Sie, was Einbettungen sind und wie sie der KI helfen, Informationen zu interpretieren und abzurufen. In praktischen Übungen werden Sie Umgebungsvariablen einrichten, Einbettungen erstellen und sie mit Hilfe von Tools wie Supabase in Vektordatenbanken integrieren. Im weiteren Verlauf werden Sie sich Herausforderungen stellen, die die Verknüpfung von Text mit Einbettungen, die Verwaltung semantischer Suchen und die Verwendung von Ähnlichkeitssuchen zur Abfrage von Daten beinhalten. Sie werden auch RAG-Techniken anwenden, um KI-Modelle zu verbessern und relevante Informationen dynamisch abzurufen, um Chatbot-Antworten zu verbessern. Durch die Umsetzung dieser Strategien werden Sie präzisere, kontextbewusste KI-Systeme entwickeln. Dieser Kurs verbindet die Theorie hinter KI-Einbettungen und RAG mit praktischen, realen Anwendungen. Am Ende des Kurses werden Sie einen Konzeptnachweis für einen KI-Chatbot mit RAG erstellt haben, der Sie auf fortgeschrittenere KI-Engineering-Aufgaben vorbereitet.