Machen Sie sich bereit, Ihre Fähigkeiten im Bereich der generativen KI in die Praxis umzusetzen! In diesem praktischen Projekt wenden Sie das Wissen und die Techniken an, die Sie in den vorangegangenen Kursen des Programms erworben haben, um Ihre eigene generative KI-Anwendung zu erstellen. Sie beginnen damit, wichtige Wissenslücken zu schließen, wie z. B. die Verwendung der LangChain-Dokumentenlader, um Dokumente aus verschiedenen Quellen einzulesen. Anschließend erforschen Sie Text-Splitting-Strategien, um die Reaktionsfähigkeit des Modells zu verbessern, und verwenden IBM watsonx, um Dokumente einzubetten. Diese Einbettungen werden in einer Vektordatenbank gespeichert, die Sie mit LangChain verbinden, um einen effektiven Dokumenten-Retriever zu entwickeln. Im weiteren Verlauf Ihres Projekts implementieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG), um die Retrieval-Genauigkeit zu verbessern, konstruieren einen Frage-Antwort-Bot und bauen ein einfaches Gradio-Interface für interaktive Modellantworten. Am Ende des Kurses werden Sie eine vollständige, portfoliofähige KI-Anwendung haben, die Ihre Fähigkeiten unter Beweis stellt und als überzeugender Beweis für Ihre Fähigkeit dient, reale generative KI-Lösungen zu entwickeln. Wenn Sie bereit sind, Ihre Karriere mit praktischer Erfahrung voranzutreiben, melden Sie sich noch heute an und machen Sie den nächsten Schritt auf dem Weg zu einem selbstbewussten KI-Ingenieur.
Projekt: Generative KI-Anwendungen mit RAG und LangChain
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozenten: Kang Wang
9.092 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
(69 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Sammeln Sie praktische Erfahrungen bei der Entwicklung Ihrer eigenen generativen KI-Anwendung, die Sie in Vorstellungsgesprächen präsentieren können
Erstellung und Konfiguration einer Vektordatenbank zur Speicherung von Dokumenteneinbettungen und Entwicklung eines Retrievers zum Abrufen relevanter Segmente auf der Grundlage von Benutzerabfragen
Einrichtung einer einfachen Gradio-Schnittstelle für die Benutzerinteraktion und Erstellung eines Frage-Antwort-Bots mit LangChain und einem großen Sprachmodell (LLM)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Benutzeroberfläche (UI)
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Dokumentenverwaltung
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Datenspeicherung
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Technologien zur Datenspeicherung
- Kategorie: Unstrukturierte Daten
- Kategorie: Datenbanken
Wichtige Details
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7 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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 3 Module
In diesem Modul lernen Sie alles über die Dokumentenlader von LangChain und nutzen dieses Wissen, um Ihr Dokument aus verschiedenen Quellen zu laden. Sie werden auch die verschiedenen Textaufteilungsstrategien mit RAG und LangChain erforschen und anwenden, um die Reaktionsfähigkeit des Modells zu verbessern. In praktischen Übungen haben Sie die Möglichkeit, das Laden von Dokumenten zu üben und die erlernten Text-Splitting-Techniken anzuwenden.
Das ist alles enthalten
3 Videos4 Lektüren2 Aufgaben3 App-Elemente1 Plug-in
In diesem Modul lernen Sie, wie man Einbettungen mit einem Vektorspeicher speichert und wie man Chroma DB zum Speichern von Einbettungen verwendet. Sie erhalten Einblicke in LangChain-Retriever wie den Vektorspeicher-basierten, den Multi-Query-, den Self-Query- und den Parent Document Retriever. In praktischen Übungen werden Sie Dokumente für die Einbettung vorbereiten und watsonx.ai verwenden, um Einbettungen für Ihre Dokumente zu generieren. Sie werden Vektordatenbanken wie Chroma DB und FAISS verwenden, um Einbettungen zu speichern, die mit LangChain aus Textdaten erzeugt wurden. Schließlich werden Sie verschiedene Retriever verwenden, um relevante Dokumentensegmente mit Hilfe von LangChain effizient aus dem Text zu extrahieren.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 App-Elemente2 Plug-ins
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie RAG implementieren, um die Abfrage zu verbessern. Sie werden mit Gradio vertraut gemacht und lernen, wie Sie eine einfache Gradio-Schnittstelle zur Interaktion mit Ihren Modellen einrichten. Sie werden auch lernen, wie man einen QA-Bot erstellt, um Fragen aus geladenen Dokumenten mit LangChain und LLMs zu beantworten. In praktischen Übungen werden Sie die Möglichkeit haben, die Einrichtung einer Gradio-Schnittstelle sowie die Konstruktion eines QA-Bots zu üben. Im Abschlussprojekt werden Sie eine KI-Anwendung mit RAG und LangChain erstellen.
Das ist alles enthalten
1 Video4 Lektüren3 Aufgaben1 peer review2 App-Elemente4 Plug-ins
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Bewertungen von Lernenden
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Häufig gestellte Fragen
Dieser Kurs ist für alle geeignet, die sich für KI-Engineering interessieren, und umfasst das Training, die Entwicklung, die Feinabstimmung und den Einsatz von großen Sprachmodellen (LLMs). Er ist der ideale Projektkurs für Lernende, die die anderen Kurse des Spezialisierungstitels abgeschlossen haben: Generative KI-Entwicklung mit LLMs.
Bestehende und aufstrebende Datenwissenschaftler, KI-Ingenieure und Ingenieure für maschinelles Lernen werden von der Durchführung dieses Projekts stark profitieren.
Mit 3-4 Stunden Lernen pro Woche können Sie diesen Kurs und das geführte Projekt in 3 Wochen abschließen. Wenn Sie in der Lage sind, mehr Zeit pro Woche zu investieren, können Sie den Kurs viel schneller abschließen!
Dieser Kurs ist auf mittlerem Niveau angesiedelt, so dass Sie über Grundkenntnisse in Python verfügen müssen. Vertrautheit mit LLMs, LangChain und RAG wäre ein zusätzlicher Vorteil, aber um das meiste aus diesem Kurs herauszuholen, empfehlen wir, dass Sie alle anderen Kurse in der IBM Generative AI Engineering mit LLMs Spezialisierung absolvieren.
Weitere Fragen
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