Erstellen von RAG-KI-Agenten: Vom Konzept bis zur Bereitstellung

Entdecken Sie, wie Sie Large Language Models (LLMs) mit aktuellem und spezifischem Wissen ausstatten und häufige Einschränkungen wie Halluzinationen und veraltete Informationen überwinden. Dieser Kurs führt Sie durch den Prozess der Entwicklung robuster KI-Agenten, die Retrieval Augmented Generation (RAG) nutzen, sodass Sie intelligente Systeme erstellen können, die genaue, kontextrelevante Antworten liefern. Sie lernen: * Verstehen Sie die Grundprinzipien und die Architektur der Retrieval Augmented Generation (RAG). * Auswählen und Integrieren von Vektordatenbanken für effiziente Wissensrecherche in RAG-Pipelines. * Erstellen Sie praktische RAG-Pipelines, um Large Language Model (LLM) -Antworten mit externen Daten zu verbessern. * Anwenden grundlegender Prompt-Engineering-Techniken zur Optimierung der RAG-Agent-Leistung. * Entwickeln und implementieren Sie grundlegende KI-Agenten, die Fragen auf der Grundlage abgerufener Informationen beantworten können. * Üben Sie die Auswertung von RAG-Systemausgaben auf Relevanz und Genauigkeit. Der Kurs beginnt mit grundlegenden RAG-Konzepten und führt durch praktische Implementierungsschritte, die Datenaufbereitung, Abrufmechanismen und Generierungsstrategien abdecken, und endet mit der Erstellung und dem Testen Ihres ersten KI-Agenten. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger ohne Vorkenntnisse in der RAG- oder KI-Agent-Entwicklung und bietet einen klaren Weg zum Verständnis und zur Anwendung dieser leistungsstarken Techniken. Erstellen Sie noch heute intelligente, wissensbasierte KI-Anwendungen.