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Grundlagen der KI-Agenten mit RAG und LangChain

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Grundlagen der KI-Agenten mit RAG und LangChain

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Joseph Santarcangelo
Kang Wang
Sina Nazeri

Dozenten: Joseph Santarcangelo

16.792 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(102 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

7 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Gefragte, arbeitsplatzreife Fähigkeiten, die Unternehmen für den Aufbau von KI-Agenten mit RAG und LangChain in nur 8 Stunden benötigen

  • Wie man die Grundlagen des kontextbezogenen Lernens und der fortgeschrittenen Prompttechnik anwendet, um das Promptdesign zu verbessern

  • Wichtige LangChain-Konzepte, einschließlich Tools, Komponenten, Chat-Modelle, Ketten und Agenten

  • Wie man KI-Anwendungen durch die Integration von RAG, PyTorch, Hugging Face, LLMs und LangChain-Technologien erstellt

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Kategorie: Generative AI-Agenten
  • Kategorie: OpenAI
  • Kategorie: ChatGPT
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
  • Kategorie: Generative KI

Wichtige Details

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen der Retrieval-Augmented Generation (RAG) kennen und erfahren, wie sie angewendet wird, um genauere und kontextbezogene Antworten in Anwendungen wie Chatbots und intelligenten KI-Agenten zu generieren. Sie lernen den kompletten RAG-Prozess kennen, einschließlich der Integration mit LangChain zum Aufbau modularer und skalierbarer KI-Lösungen. Das Modul deckt Schlüsselkomponenten wie DPR (Dense Passage Retrieval) ab, das einen Kontextencoder und einen Fragencoder verwendet, die jeweils mit Tokenizern gepaart sind, um Text in ein maschinenlesbares Format zu konvertieren. Außerdem wird die Facebook AI similarity search (FAISS)-Bibliothek vorgestellt, die von Facebook AI Research entwickelt wurde, um effiziente Ähnlichkeitssuchen in hochdimensionalen Vektorräumen durchzuführen. Darüber hinaus werden Sie praktische Erfahrungen durch Übungen sammeln, die sich auf die Implementierung von RAG-basierten Systemen unter Verwendung von zwei wichtigen maschinellen Lernsystemen konzentrieren: Hugging Face, um Informationen aus Datensätzen abzurufen, und PyTorch, um die Relevanz von Inhalten zu bewerten und sinnvolle Antworten zu generieren.

Das ist alles enthalten

3 Videos3 Lektüren2 Aufgaben2 App-Elemente1 Plug-in

In diesem Modul lernen Sie In-Context-Lernen und fortgeschrittene Prompt-Engineering-Techniken kennen, um Prompts zu entwerfen und zu verfeinern, die relevante und genaue KI-Antworten erzeugen. Anschließend lernen Sie das LangChain-Framework kennen, eine Open Source-Schnittstelle, die die Entwicklung von KI-Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs) vereinfacht. Zu den behandelten Schlüsselkonzepten gehören die Werkzeuge, Komponenten und Chat-Modelle von LangChain sowie Prompt-Vorlagen, Beispiel-Selektoren und Output-Parser. Sie werden auch LangChain's Document Loader und Retriever, Ketten und Agenten untersuchen, um intelligente Anwendungen zu erstellen. Durch praktische Übungen werden Sie diese Konzepte anwenden, um LLM-Anwendungen zu verbessern und einen KI-Agenten zu entwickeln, der LLM, LangChain und RAG für eine interaktive und effiziente Dokumentenabfrage integriert. Zusätzlich stehen ein umfassender Spickzettel und ein Glossar zur Verfügung, um Ihr Lernen zu verstärken.

Das ist alles enthalten

6 Videos4 Lektüren2 Aufgaben3 App-Elemente2 Plug-ins

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Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.2 (14 Bewertungen)
Joseph Santarcangelo
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von

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Bewertungen von Lernenden

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Häufig gestellte Fragen