Entwicklung von RAG-Systemen mit Azure OpenAI und Azure AI Suchen

Dieser Kurs führt Sie durch den Entwurfs- und Bereitstellungsprozess von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen mit dem Azure-Ökosystem und zeigt Ihnen, wie Sie die RAG-Systeme in Ihrem Unternehmen einsetzen können. In diesem umfassenden Leitfaden erfahren Sie, wie Sie Daten aufbereiten, Einbettungen generieren und Suchworkflows orchestrieren, die hochgenaue, kontextsensitive KI-Antworten liefern, und erfahren, wie man die Daten in eine produktionsfähige Retrieval-Architektur integriert. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien von RAG, Vektoreinbettungen und semantischer Suche - Konfigurieren Sie Azure AI Search zum Indizieren, Speichern und Abrufen unstrukturierter Dokumente - Implementieren Sie Vektordatenbankfunktionen und hybride Suchabfragen mit CosmosDB - Erkunden Sie GraphRAG-Architekturen mit Neo4j, um komplexe Datenbeziehungen zu analysieren - Entwerfen Sie multimodale RAG-Systeme, die sowohl Text- als auch Bildeingaben verarbeiten - Integrieren Sie Suchkomponenten mit Sprachmodellen in Azure AI Studio Dieser textbasierte Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und grundlegenden Suchkonzepten, bevor Sie Schritt für Schritt Implementierungsanleitungen und Architekturmuster durch klare schriftliche Erklärungen und praktische Code-Snippets erhalten, um ein tiefes, konzeptionelles Verständnis moderner Retrieval-Systeme zu erlangen. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Datenexperten und KI-Enthusiasten, die benutzerdefinierte, mit Daten verbundene KI-Lösungen erstellen möchten.Vorkenntnisse mit RAG oder Azure AI-Diensten sind nicht erforderlich. Lesen Sie noch heute, um sichere, skalierbare Abrufsysteme für Ihre KI-Anwendungen zu erstellen.