Vertex AI Text-Embeddings und LLMs für Anfänger

Moderne KI-Anwendungen sind stark darauf angewiesen, die Bedeutung hinter dem Text zu verstehen, nicht nur Schlüsselwörter zu vergleichen. Durch die Nutzung von Texteinbettungen und großen Sprachmodellen in Vertex AI können Sie intelligente Systeme erstellen, die die Benutzerabsicht wirklich verstehen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Kernkonzepte von Vektordarstellungen und zeigt Ihnen, wie Sie Einbettungen in realen Szenarien generieren, speichern und verwenden. Sie werden vom Verständnis grundlegender Konzepte der natürlichen Sprachverarbeitung zum Aufbau semantischer Such- und Retrieval-erweiterter Generierungsworkflows übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte von Texteinbettungen und Vektorräumen. - Erstellen Sie hochwertige Texteinbettungen mit der Vertex AI API. - Speichern und Abfragen von Vektordarstellungen unter Verwendung moderner Vektor-Datenbankkonzepte. - Wenden Sie prompte Engineering-Grundlagen an, um Einbettungen mit Sprachmodellen zu verbinden. - Erstellen Sie einen semantischen Suchworkflow, der kontextrelevante Informationen abruft. - Implementieren Sie grundlegende Retrieval-Augmented Generation-Muster, um Modellantworten zu erfassen. Beginnend mit den wesentlichen KI-Definitionen lernen Sie anhand von klaren schriftlichen Erläuterungen und praktischen Code-Snippets, wie Sie sich authentifizieren, die API aufrufen und Ihre Vektorsuchlogik strukturieren. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Datenenthusiasten und Techniker, die neu bei Vertex AI sind und lernen möchten, wie man mit modernen Sprachmodell-APIs arbeitet. Es ist kein vorheriger Hintergrund in maschinellem Lernen erforderlich. Lesen Sie weiter, um die Leistungsfähigkeit der semantischen Textverarbeitung in Ihren Anwendungen zu erschließen.