Dieser Kurs vermittelt die Kernkonzepte und Techniken hinter RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation) und führt Sie durch den Aufbau, die Optimierung und die Bereitstellung leistungsstarker KI-Systeme, die Sprachmodelle mit externen Wissensquellen kombinieren. Ganz gleich, ob Sie RAG-Neuling sind oder Ihr Wissen vertiefen möchten – dieser Kurs bietet einen praxisorientierten Ansatz, um RAG-Workflows zu beherrschen und die Modellgenauigkeit zu verbessern.

Anhand detaillierter Lektionen, Demonstrationen und praktischer Anwendungsbeispiele lernen Sie, wie Sie Dokumente vorverarbeiten und indizieren, Embeddings generieren, RAG-Pipelines aufbauen und produktionsreife Systeme bereitstellen. Außerdem beschäftigen Sie sich mit fortgeschrittenen Optimierungstechniken zur Verbesserung der Abrufqualität, Skalierbarkeit und Kontextrelevanz. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: • die Grundlagen von „Retrieval-Augmented Generation“ und deren Anwendungen in der KI zu verstehen; • Techniken zur Textvorverarbeitung und Einbettung anzuwenden, um die Dokumentensuche zu verbessern; • RAG-Pipelines mit LangChain und FAISS aufzubauen und zu optimieren; • hybride Methoden für die Dokumentensuche, Neurangierung und Verankerung nutzen, um die Kontextgenauigkeit zu verbessern. • RAG-Systeme in Produktionsumgebungen bereitstellen und bewerten, um eine optimale Leistung zu erzielen. Dieser Kurs ist ideal für KI-Begeisterte, Praktiker im Bereich des maschinellen Lernens und Entwickler, die eine Spezialisierung auf die Erstellung fortschrittlicher KI-Systeme vornehmen möchten, die externes Wissen mit Sprachmodellen integrieren. Vorkenntnisse im Bereich RAG-Systeme sind nicht erforderlich, jedoch sind Grundkenntnisse in Python und im Bereich des maschinellen Lernens von Vorteil. Seien Sie dabei und beginnen Sie Ihre Reise in die Welt der „Retrieval-Augmented Generation“ – lernen Sie, wie Sie effiziente, skalierbare und präzise KI-Systeme entwickeln!