In this 2-hour project-based course, you will learn how to import data into Pandas, create embeddings with SentenceTransformers, and build a retrieval augmented generation (RAG) system with your data, Qdrant, and an LLM like Llamafile or OpenAI. This hands-on course will teach you to build an end-to-end RAG system with your own data using open source tools for a powerful generative AI application.
Introduction to Retrieval Augmented Generation (RAG)
Introduction to Retrieval Augmented Generation (RAG)
Dozent: Alfredo Deza
7.398 bereits angemeldet
Bei enthalten
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.4
(51 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Create a Retrieval Augmented Generation system
Use your own data with a Large Language Model
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Data Import/Export
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
- Kategorie: Embeddings
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Application Programming Interface (API)
- Kategorie: Vector Databases
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: OpenAI API
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
91%
of learners achieved a positive career outcome
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Create Embeddings
Empfohlene Erfahrung
Some experience with Python, including installing dependencies. Familiarity with the terminal is recommended
4 Projektbilder
Dozent
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
- 5 stars
66,66 %
- 4 stars
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- 2 stars
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1,96 %
Zeigt 3 von 51 an
RL
Geprüft am 24. Okt. 2024
The project is easy to follow for an experienced developer.
JC
Geprüft am 16. Mai 2024
Good Exercise for introduction RAG by LLM and VectorDB
PP
Geprüft am 19. März 2025
It was a good entry point to the RAG's world, I hope to see more professional courses too.
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