In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie RAG-Anwendungen (Retrieval-Augmented Generation Generation) mit LlamaIndex und JavaScript erstellen können. Beginnend mit einer Einführung in die Kursstruktur und die Voraussetzungen, tauchen Sie direkt in das praktische Lernen ein, um produktionsreife Anwendungen zu erstellen. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, verschiedene Datenquellen zu integrieren, einen OpenAI-Account einzurichten und leistungsstarke Tools wie die RouterQueryEngine für fortgeschrittene Abfragen zu nutzen. Der Kurs beginnt mit dem Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung mit NodeJS und OpenAI. Sie lernen LlamaIndex kennen, erforschen seine wichtigsten Merkmale und tauchen schnell in die Grundlagen von RAG-Systemen ein, von der Datenaufnahme und Indexierung bis hin zur Abfrage und dem Aufbau eigener RAG-Systeme. Im Laufe des Kurses lernen Sie den Umgang mit verschiedenen Datentypen, wie z.B. PDFs, und die Interaktion mit Ihrem System über eine Express API kennen. Im weiteren Verlauf des Kurses beschäftigen Sie sich mit fortgeschrittenen Konzepten, wie z.B. dem Umgang mit mehreren Abfrage-Engines, der Verwendung von Agenten und der Integration von Techniken auf Produktionsebene, um Ihre RAG-Anwendungen robust und skalierbar zu machen. Der Kurs gipfelt in der Erstellung einer Full Stack Chatbot App mit NextJS und deren Bereitstellung auf Vercel. Sie werden den Kurs mit der Fähigkeit verlassen, anspruchsvolle RAG-Anwendungen zu entwickeln, bereitzustellen und zu warten. Dieser Kurs ist ideal für Entwickler mit einem soliden Verständnis von JavaScript und grundlegenden Webentwicklungskonzepten, die mehr über RAG-Systeme und ihre Anwendung in realen Projekten erfahren möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit LlamaIndex erforderlich, aber Vertrautheit mit NodeJS und APIs wird empfohlen.