Erstellen Sie lokale LLM-Q&A-Systeme mit RAG und Docker

Erschließen Sie das Potenzial großer Sprachmodelle für Ihre spezifischen Daten und behalten Sie die volle Kontrolle und den Datenschutz bei, ohne sich auf externe Cloud-Dienste verlassen zu müssen.Dieser Kurs ermöglicht es Ihnen, Ihr eigenes sicheres, lokales Fragebeantwortungssystem mit Retrieval Augmented Generation (RAG) -Prinzipien und modernen Tools zu entwerfen, zu erstellen und bereitzustellen. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte von Large Language Models (LLMs) und Retrieval Augmented Generation (RAG). * Konfigurieren und verwalten Sie Docker-Container für die lokale Entwicklung und Bereitstellung von KI-Komponenten. * Bereitstellung und Interaktion mit lokalen LLMs mit Ollama für private, On-Device-Inferenz. * Integrieren Sie das R2R-Framework, um robuste RAG-basierte Q & A-Anwendungen zu erstellen. * Anwenden von grundlegenden Prompt-Engineering-Techniken zur Optimierung der RAG-Systemantworten. * Bewerten Sie die Wirksamkeit eines RAG-Systems mit einfachen Metriken. Der Kurs beginnt mit den Grundlagen von LLMs und RAG und führt dann durch die praktische Einrichtung Ihrer lokalen Umgebung, die Modellbereitstellung und die Komponentenintegration, um eine vollständige Anwendung zu erstellen.Dieser Kurs ist ideal für Anfänger, die sich für KI, LLM und Docker interessieren, ohne dass Vorkenntnisse in diesen Bereichen erforderlich sind. Beginnen Sie Ihre Reise zum Aufbau intelligenter, privater Q&A-Systeme.