Systemdesign mit In-Context Learning und RAG

Modernes Software Engineering erfordert zunehmend die Integration großer Sprachmodelle in skalierbare, produktionsreife Systeme. Um dies effizient zu tun, müssen Entwickler die Muster des kontextbezogenen Lernens und der Retrieval-Augmented Generation (RAG) beherrschen, um genaue, domänenspezifische KI-Verhaltensweisen zu liefern. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Prinzipien der Entwicklung von KI-gesteuerten Systemen. Sie werden vom Verständnis der grundlegenden Interaktionen von Sprachmodellen zur Planung robuster, kontextsensitiver Architekturen übergehen, die externe Daten sicher in Echtzeit abrufen und nutzen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Mechanismen des kontextbezogenen Lernens und des Prompt Engineering. - Entwerfen Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Pipelines, um externe Datenbanken mit Sprachmodellen zu verbinden. - Konfigurieren Sie Vektordatenbanken und semantische Suchmechanismen für eine effiziente Informationssuche. - Wenden Sie Systemdesignprinzipien an, um Latenz, Ratenbegrenzungen und Caching in KI-Architekturen zu verwalten. - Bewerten Sie die Systemleistung mit modernen Beobachtungs- und Testmustern. - Üben Sie das Entwerfen von Architekturplänen für skalierbare, sichere und kostengünstige KI-Anwendungen. Sie beginnen mit Kerndefinitionen und der Mechanik von Sprachmodellen, bevor Sie zur Datenaufnahme, Vektorindizierung und Pipeline-Orchestrierung übergehen. Durch schriftliche Architektur-Walkthroughs und konzeptionelle Übungen lernen Sie, wie Sie jede Komponente eines produktionsfähigen RAG-Systems strukturieren. Dieser Kurs richtet sich an Software-Ingenieure, Systemarchitekten und technische Anfänger, die moderne KI-Systeme erstellen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse in maschinellem Lernen oder Modelltraining erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Architekturmuster zu meistern, die die Zukunft der Softwareentwicklung prägen.