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Module M5
Fortgeschritten • ~50min

Modul 5 — KI in zuverlässigen Quellen verankern (RAG)

"Integrieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG), um das LLM mit spezifischen und aktualisierten Daten anzureichern."

⚠Machen Sie Ihre KI-Antworten präziser, indem Sie sie in Ihren eigenen Daten verankern.

ZieleNur lesen

01Das RAG-Prinzip (Retrieval-Augmented Generation) verstehen
02Eine einfache RAG-Pipeline mit Vektordatenbank implementieren
03Chunk-Strategien und Abrufqualität optimieren

Inhaltsverzeichnis

Abschnitt 01
Einführung in RAG: Warum externe Daten integrieren?
Abschnitt 02
Vektorisierung, Embeddings und semantischer Abruf.
Abschnitt 03
Übung: ein Dokumentenset indexieren und mit RAG abfragen.
Abschnitt 04
Optimierung: Chunking, Metadaten und Reranking.

Fähigkeiten

Eine RAG-Pipeline mit Vektordatenbank implementieren.Dokumente für optimalen Abruf chunken und indexieren.Abrufqualität mit Metadaten und Reranking verbessern.

Häufig gestellte Fragen

Was ist das Modul „Modul 5 — KI in zuverlässigen Quellen verankern (RAG)“?+

„Modul 5 — KI in zuverlässigen Quellen verankern (RAG)“ ist ein Online-Schulungsmodul auf Fortgeschritten • ~50min-Niveau. Beherrschen Sie RAG, implementieren Sie eine Vektordatenbank-Pipeline und optimieren Sie Abruf mit Chunking und Reranking.

Gibt es Voraussetzungen für dieses Modul?+

Ja, wir empfehlen, Modul 4 vorher abzuschließen.

Ist dieses Modul kostenlos?+

Dieses Modul ist Teil unseres Premium-Angebots. Sie können den Marketinginhalt kostenlos durchsuchen und den vollen Zugang über unsere Preisseite freischalten.

Was werde ich in diesem Modul lernen?+

Eine RAG-Pipeline mit Vektordatenbank implementieren.. Dokumente für optimalen Abruf chunken und indexieren.. Abrufqualität mit Metadaten und Reranking verbessern..