Die Schlagwortsuche ist seit vielen Jahren eine gängige Methode für die Suche. Aber für inhaltsreiche Websites wie Nachrichtenmedien oder Online-Shopping-Plattformen kann die Stichwortsuche einschränkend sein. Die Integration von großen Sprachmodellen (LLMs) in Ihre Suche kann das Nutzererlebnis erheblich verbessern, indem sie es ihnen ermöglichen, Fragen zu stellen und Informationen auf viel einfachere Weise zu finden. Dieser Kurs vermittelt die Techniken, die erforderlich sind, um LLMs in die Suche einzubinden. Während der Lektionen werden Sie Schlüsselkonzepte wie Dense Retrieval, das die Relevanz der abgerufenen Informationen erhöht und zu verbesserten Suchergebnissen über die herkömmliche Stichwortsuche hinaus führt, und Reranking, das die Intelligenz von LLMs in Ihr Suchsystem einbringt und es schneller und effektiver macht, erkunden.
Große Sprachmodelle mit semantischer Suche
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Optimieren Sie die Stichwortsuche mit Cohere Rerank
Nutzen Sie Embeddings, um Dense Retrieval – ein leistungsstarkes NLP-Werkzeug – einzusetzen
Bewerten Sie Ihre Effektivität, um weitere Optimierungen vorzunehmen
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Einbettungen
- Kategorie: Abruf-erweiterte Erzeugung
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: LLM-Bewerbung
Wichtige Details
Nur als Desktop-Version verfügbar
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

Über dieses Projekt
Dozent

Was Sie beim Lernen erwartet
Praktisches, projektbasiertes Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen, indem Sie berufsbezogene Aufgaben anhand von detaillierten Anweisungen lösen.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einer Cloud-Umgebung auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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