Erstellen von RAG-Systemen und KI-Agenten mit Python und OpenAI

Der Übergang von einfachen Chatbots zu ausgeklügelten KI-Systemen erfordert ein tiefes Verständnis dafür, wie Modelle mit externen Daten interagieren und autonome Aufgaben ausführen.In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie diese Lücke schließen, indem Sie robuste, datenbasierte Anwendungen von Grund auf erstellen. Sie werden von grundlegenden API-Interaktionen zur Erstellung komplexer Multi-Agent-Systeme übergehen, die argumentieren, planen und ausführen können.Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, KI-Lösungen zu entwerfen und zu implementieren, die sowohl genau als auch kontextbezogen für spezifische Geschäftsanforderungen relevant sind. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Architektur von Generative AI und Large Language Models. - Erstellen Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Systeme, um KI-Antworten in Faktendaten zu erden. - Implementieren Sie Vektordatenbanken und semantische Suche für effizientes Informationsretrieval. - Entwerfen Sie autonome KI-Agenten, die spezielle Tools verwenden, um mehrstufige Workflows abzuschließen. - Üben Sie die Bewertung der KI-Leistung mit modernen Metriken für Kontext und Faktengenauigkeit. - Wenden Sie Orchestrierungsframeworks an, um die Zusammenarbeit zwischen mehreren KI-Agenten zu verwalten. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den Grundlagen des Prompt Engineerings, bevor Sie sich an die technische Implementierung von Vektorspeichern und agentischer Logik wagen.Sie lernen durch klare schriftliche Erklärungen und praktische Codebeispiele, die für die sofortige Anwendung konzipiert wurden. Dieser Kurs ist für Anfänger, die ein grundlegendes Verständnis von Python haben und sich auf die Entwicklung von KI spezialisieren möchten.Keine Vorkenntnisse mit maschinellem Lernen oder KI-APIs sind erforderlich. Beginnen Sie Ihre Reise in die Welt der agentischen KI und fortschrittlichen Retrieval-Systeme.