Practical AI Engineering: RAG und Prompt Pipelines bauen

Viele Entwickler glauben, dass die Entwicklung benutzerdefinierter KI-Produkte eine teure und komplexe Feineinstellung des Modells erfordert, aber die meisten Lösungen aus der Praxis basieren tatsächlich auf intelligenter Orchestrierung. Dieser textbasierte Kurs zeigt Ihnen, wie Sie leistungsstarke, zuverlässige KI-Anwendungen mit vorhandenen großen Sprachmodellen zusammenstellen. Sie werden von der Konzeptionierung von KI zum tatsächlichen Aufbau funktionaler Pipelines übergehen. Durch den Fokus auf praktische Architektur lernen Sie, wie Sie Modelle mit externen Datenquellen verbinden, mehrstufige Eingabeaufforderungen orchestrieren und Ausgaben validieren, um Sicherheit und Genauigkeit zu gewährleisten. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie die Grundlagen der Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Vektordatenbanken; Entwerfen Sie robuste Prompt-Pipelines, um Sprachmodelle durch komplexe Workflows zu führen; Implementieren Sie Antwortvalidierung und Leitplanken, um Halluzinationen und Fehler herauszufiltern; Verbinden Sie externe Datenquellen mit LLMs für kontextsensitive Generierung; Bewerten Sie die Leistung von KI-Systemen mithilfe strukturierter Testmethoden; Vergleichen Sie die Kompromisse zwischen API-gesteuerter Orchestrierung und Feinabstimmung. Der Kurs beginnt mit grundlegenden KI-Konzepten und -Terminologie, bevor Sie durch Vektorsuche, Prompt-Engineering und Antwortvalidierungsmuster geführt werden. Sie werden klare Erklärungen, Architekturmuster und Schritt-für-Schritt-Codeimplementierungen durchlesen. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Produktentwickler und technisch versierte Anfänger, die funktionale KI-Systeme erstellen möchten. Ein Hintergrund in Machine Learning oder Data Science ist nicht erforderlich, aber grundlegende Programmierkenntnisse sind hilfreich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen und bauen Sie Ihre erste produktionsbereite KI-Pipeline auf.