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Video RAG Systems

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Video RAG Systems

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Video RAG“

Edureka

Dozent: Edureka

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

Empfohlene Erfahrung

5 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

  • Build a repeatable video ingestion pipeline and structured knowledge base.

  • Implement semantic, metadata, and hybrid retrieval against a vector database.

  • Return precise timestamped segments and search across a multi-video collection.

  • Connect retrieval to an LLM to build video Q&A and a conversational assistant.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Metadata Management
  • Kategorie: Context Management
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
  • Kategorie: Embeddings
  • Kategorie: Multimodal Prompts
  • Kategorie: Unstructured Data

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Vector Databases
  • Kategorie: AI Workflows
  • Kategorie: Prompt Engineering

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September 2026

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6 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Video RAG“
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

This module introduces the end-to-end architecture of VideoRAG systems and explores the workflow required to transform raw videos into searchable AI-ready assets. Learners explore video ingestion, knowledge base creation, indexing strategies, and vector database integration to build a complete retrieval pipeline for video content.

Das ist alles enthalten

7 Videos3 Lektüren2 Aufgaben

This module focuses on retrieval techniques that enable VideoRAG systems to identify and access relevant video information efficiently. Learners explore semantic search, metadata filtering, timestamp-based retrieval, multi-video search, and retrieval optimisation strategies to improve accuracy and relevance of retrieved content.

Das ist alles enthalten

5 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

This module introduces conversational AI workflows built on top of VideoRAG systems, enabling users to ask questions and receive grounded responses from video content. Learners explore retrieval-augmented answering, LLM integration, prompt engineering, and conversational video assistants for creating interactive AI-powered video applications.

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

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