Erstellen von generativen KI-Anwendungen mit RAG und LLMs

Angehende Entwickler haben oft Schwierigkeiten, über grundlegende Chatbot-Abfragen hinauszugehen, um wirklich zuverlässige, datenverbundene KI-Anwendungen zu erstellen.Dieser textbasierte Kurs schließt diese Lücke, indem Sie lernen, wie Sie produktionsbereite generative KI-Systeme von Grund auf entwerfen, erstellen und optimieren. Sie werden vom Verständnis der Kernkonzepte des großen Sprachmodells (LLM) zur Implementierung fortgeschrittener Muster wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) vorankommen. Durch das Studium klarer schriftlicher Erklärungen und die Analyse praktischer Codebeispiele erwerben Sie die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um KI-Modelle mit benutzerdefinierten Datenquellen zu verbinden, Modellausgaben zu steuern und die Systemleistung zu überwachen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende generative KI-Konzepte, Modellauswahlkriterien und Kostenschätzungsstrategien. - Beherrschen Sie zuverlässige Prompt-Engineering-Techniken und erzwingen Sie strukturierte Datenausgaben mit Pydantic. - Erstellen Sie End-to-End-Retrieval-Augmented-Generation (RAG) -Systeme mit Vektordatenbanken. - Wenden Sie Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) -Techniken an, um Modelle für bestimmte Aufgaben anzupassen. - Konfigurieren Sie Anwendungsbeobachtungs- und Ablaufverfolgungstools zum Debuggen und Optimieren der KI-Leistung. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und grundlegenden KI-Konzepten, bevor Sie durch strukturierte schriftliche Übungen zu Prompt-Design, Datenbankintegration und Systemüberwachung geführt werden. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler und Technologieenthusiasten, die neu in der KI-Entwicklung sind und praktische Fähigkeiten aufbauen möchten, ohne vorherige Erfahrungen mit maschinellem Lernen zu benötigen. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre eigenen intelligenten, datengesteuerten Anwendungen zu erstellen.