Grundlagen von RAG und Agentic AI Systems

Da sich die künstliche Intelligenz über einfache Chat-Schnittstellen hinausentwickelt, steigt die Nachfrage nach Systemen, die auf Echtzeitdaten zugreifen und komplexe Aufgaben unabhängig ausführen können, und das Verständnis, wie diese intelligenten Systeme gebaut werden, ist der Schlüssel zur Entschlüsselung der nächsten Generation der KI-Entwicklung. In diesem Kurs werden Sie vom Schreiben von grundlegenden Anweisungen zum Entwerfen von anspruchsvollen Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Systemen und autonomen KI-Agenten übergehen.Sie erhalten eine solide konzeptionelle Grundlage und praktisches Wissen, um große Sprachmodelle mit externen Datenbanken zu verbinden und Workflows zu erstellen, die planen, denken und handeln können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur von RAG-Systemen und wie sie häufige LLM-Einschränkungen lösen. - Konfigurieren Sie Vektordatenbanken, um semantische Informationen effizient zu speichern, zu indizieren und abzurufen. - Wenden Sie prompte Engineering-Muster an, um LLMs bei Argumentations- und Entscheidungsaufgaben zu leiten. - Entwerfen Sie autonome KI-Agenten, die Tools verwenden und mehrstufige Workflows ausführen können. - Implementieren Sie Bewertungsstrategien, um die Genauigkeit und Sicherheit Ihrer KI-Systeme zu messen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen der semantischen Suche, Einbettungen und agentischen Argumentation. Schritt für Schritt werden RAG-Pipelines und Multi-Agent-Systeme implementiert. Sie lesen detaillierte Erklärungen und analysieren praktische Code-Snippets, um Ihre Fähigkeiten schrittweise aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich an angehende KI-Entwickler, Software-Ingenieure und Technologie-Enthusiasten, die moderne KI-Muster von Grund auf lernen möchten, ohne dass vorherige KI-Engineering-Erfahrung erforderlich ist. Lesen Sie noch heute weiter, um intelligente, datenbasierte KI-Systeme zu entwickeln.