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    Projekt: Generative KI-Anwendungen mit RAG und LangChain
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    Projekt: Generative KI-Anwendungen mit RAG und LangChain

    Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

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    IBM KI-Technik (berufsbezogenes Zertifikat)
    Spezialisierung Generative KI-Technik mit LLMs
    IBM Generative KI-Entwicklung (berufsbezogenes Zertifikat)

    Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

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    Kang Wang
    Wojciech 'Victor' Fulmyk

    Dozenten: Kang Wang

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    Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.

    4.6 (16 Bewertungen)
    Kang Wang
    Kang Wang
    3 Kurse•18.031 Lernende
    Wojciech 'Victor' Fulmyk
    Wojciech 'Victor' Fulmyk
    IBM
    4 Kurse•52.069 Lernende

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    Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
    4.8

    (59 Bewertungen)

    Stufe Mittel

    Empfohlene Erfahrung

    Empfohlene Erfahrung

    Stufe „Mittel“

    Um dieses Projekt erfolgreich abzuschließen, wird empfohlen, dass die Lernenden alle Kurse in Generative AI Engineering mit LLM-Spezialisierung absolvieren.

    Es dauert 9 Stunden
    3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
    Flexibler Zeitplan
    In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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    Was Sie lernen werden

    • Sammeln Sie praktische Erfahrungen bei der Entwicklung Ihrer eigenen realen KI-Anwendung, über die Sie in Vorstellungsgesprächen sprechen können.

    • Praktische Anwendung von LangChain zum Laden von Dokumenten und Anwendung von Textsplitting-Techniken mit RAG und LangChain zur Verbesserung der Reaktionsfähigkeit des Modells.

    • Erstellen und Konfigurieren einer Vektordatenbank zum Speichern von Dokumenteneinbettungen und Entwickeln eines Retrievers zum Abrufen von Dokumentensegmenten auf der Grundlage von Abfragen.

    • Einrichtung einer einfachen Gradio-Schnittstelle für die Interaktion mit dem Modell und Konstruktion eines QA-Bots mit LangChain und einem LLM zur Beantwortung von Fragen aus geladenen Dokumenten.

    Kompetenzen, die Sie erwerben

    • Kategorie: Dokumentenverwaltung
      Dokumentenverwaltung
    • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
      Modellierung großer Sprachen
    • Kategorie: Technologien zur Datenspeicherung
      Technologien zur Datenspeicherung
    • Kategorie: Datenbanken
      Datenbanken
    • Kategorie: Datenverarbeitung
      Datenverarbeitung
    • Kategorie: Datenspeicherung
      Datenspeicherung
    • Kategorie: Unstrukturierte Daten
      Unstrukturierte Daten
    • Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
      Verarbeitung natürlicher Sprache
    • Kategorie: Prompt Engineering
      Prompt Engineering
    • Kategorie: Generative KI
      Generative KI
    • Kategorie: Benutzeroberfläche (UI)
      Benutzeroberfläche (UI)

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    7 Aufgaben

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    Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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    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
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    • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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    Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.

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    Coursera-Karrierezertifikat

    In diesem Kurs gibt es 3 Module

    Machen Sie sich bereit, all Ihre Fähigkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz in die Praxis umzusetzen! In diesem angeleiteten Projekt werden Sie das Wissen und Verständnis, das Sie in den vorangegangenen Kursen des Programms erworben haben, testen und anwenden. Sie werden Ihre eigene reale KI-Anwendung entwickeln.

    Während dieses Kurses werden Sie die letzten Lücken in Ihrem Wissen füllen, um Ihr Verständnis der Dokumentenlader von LangChain zu erweitern. Anschließend wenden Sie Ihre neuen Fähigkeiten an, um Ihre eigenen Dokumente aus verschiedenen Quellen hochzuladen. Als Nächstes werden Sie sich mit Text-Splitting-Strategien beschäftigen und diese zur Verbesserung der Reaktionsfähigkeit des Modells einsetzen. Dann werden Sie watsonx zum Einbetten von Dokumenten, eine Vektordatenbank zum Speichern von Dokumenteneinbettungen und LangChain zum Entwickeln eines Retrievers zum Abrufen von Dokumenten verwenden. Während der Arbeit an Ihrem Projekt werden Sie auch RAG implementieren, um die Abfrage zu verbessern, einen QA-Bot erstellen und eine einfache Gradio-Schnittstelle zur Interaktion mit Ihren Modellen einrichten. Am Ende des Kurses werden Sie ein praktisches Projekt haben, das Ihre generativen KI-Fähigkeiten unter Beweis stellt und über das Sie in Vorstellungsgesprächen sprechen können. Wenn Sie bereit sind, Ihr Portfolio um praktische Erfahrungen zu erweitern, melden Sie sich noch heute an und treiben Sie Ihre KI-Karriere voran.

    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

    3 Videos•Insgesamt 16 Minuten
    • Kurs Einführung•3 Minuten•Modulvorschau
    • Laden Sie Ihr Dokument aus verschiedenen Quellen•6 Minuten
    • Strategien zur Aufteilung von Text für eine optimale Verarbeitung•6 Minuten
    4 Lektüren•Insgesamt 14 Minuten
    • Überblick über den Kurs•5 Minuten
    • Überblick über die Spezialisierung•5 Minuten
    • Best Practices für das Laden von Dokumenten in LangChain-Anwendungen•3 Minuten
    • Lesen: Zusammenfassung und Highlights•1 Minute
    2 Aufgaben•Insgesamt 18 Minuten
    • Praxis-Quiz: Verschiedene Dokumentenlader von LangChain•9 Minuten
    • Praxis-Quiz: Text-Splitter•9 Minuten
    3 App-Elemente•Insgesamt 110 Minuten
    • Übung: Dokumente mit LangChain für verschiedene Quellen laden•60 Minuten
    • Übung: Ganzes Dokument in Prompt einfügen und das Modell fragen•20 Minuten
    • Übung: Anwendung von Text-Splitting-Techniken zur Verbesserung der Reaktionsfähigkeit des Modells•30 Minuten
    1 Plug-in•Insgesamt 1 Minute
    • Hilfreiche Tipps für den Kursabschluss•1 Minute

    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

    3 Videos•Insgesamt 12 Minuten
    • Einführung in Vektordatenbanken zur Speicherung von Einbettungen•4 Minuten•Modulvorschau
    • Entdecken Sie Advanced Retriever in Langchain: Teil 1•2 Minuten
    • Erkunden Sie fortgeschrittene Retriever in Langchain - Teil 2•5 Minuten
    1 Lektüre•Insgesamt 2 Minuten
    • Zusammenfassung des Moduls: RAG mit LangChain•2 Minuten
    2 Aufgaben•Insgesamt 18 Minuten
    • Praxis-Quiz: Das Dokument einbetten•9 Minuten
    • Praxis-Quiz: Retriever•9 Minuten
    3 App-Elemente•Insgesamt 100 Minuten
    • Übung: Dokumente einbetten mit dem Einbettungsmodell von watsonx•30 Minuten
    • Übung: Erstellen und Konfigurieren einer Vektordatenbank zum Speichern von Dokumenteinbettungen•30 Minuten
    • Übung: Einen Retriever zum Abrufen von Dokumentensegmenten auf der Grundlage von Abfragen entwickeln•40 Minuten
    2 Plug-ins•Insgesamt 25 Minuten
    • Dokumente einbetten mit dem Einbettungsmodell von watsonx•10 Minuten
    • Lesen: Feinabstimmung mit InstructLab und RAG vergleichen•15 Minuten

    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

    1 Video•Insgesamt 3 Minuten
    • Erste Schritte mit Gradio•3 Minuten•Modulvorschau
    4 Lektüren•Insgesamt 8 Minuten
    • Modulzusammenfassung: Erstellen eines QA-Bots zum Lesen Ihres Dokuments•1 Minute
    • Kurs Schlussfolgerung•3 Minuten
    • Glückwünsche und nächste Schritte•2 Minuten
    • Dank des Kursteams•2 Minuten
    3 Aufgaben•Insgesamt 48 Minuten
    • Praxis-Quiz: Einführung in Gradio•9 Minuten
    • Praxis-Quiz: Erstellen einer QA Bot Web App•9 Minuten
    • Kurs benotetes Quiz: Projekt: Generative AI-Anwendungen mit RAG und LangChain•30 Minuten
    1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
    • Abschlussprojekt: Aufbau eines AI RAG-Assistenten mit LangChain•60 Minuten
    2 App-Elemente•Insgesamt 60 Minuten
    • Übung: Einrichten einer einfachen Gradio-Schnittstelle zur Interaktion mit Ihren Modellen•30 Minuten
    • Übung: Einen QA-Bot konstruieren, der die LangChain und LLM nutzt, um Fragen aus einem geladenen Dokument zu beantworten•30 Minuten
    4 Plug-ins•Insgesamt 47 Minuten
    • Lesen: Projektübersicht•2 Minuten
    • Lesen: Konstruieren Sie einen QA-Bot, der die LangChain und LLM nutzt, um Fragen aus einem geladenen Dokument zu beantworten•15 Minuten
    • Spickzettel: Projekt: Generative KI-Anwendungen mit RAG und LangChain•15 Minuten
    • Kurs-Glossar: Projekt: Generative KI-Anwendungen mit RAG und LangChain•15 Minuten

    Dozenten

    Lehrkraftbewertungen

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    Kang Wang
    Kang Wang
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    Kang Wang
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    Wojciech 'Victor' Fulmyk
    Wojciech 'Victor' Fulmyk
    IBM
    4 Kurse•52.069 Lernende

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    Wir bei IBM wissen, wie schnell sich die Technologie entwickelt, und sind uns bewusst, wie wichtig es für Unternehmen und Fachkräfte ist, schnell einsatzbereite, praxisnahe Fähigkeiten zu erwerben. Als marktführender Tech-Innovator setzen wir uns dafür ein, dass Sie in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich sind. Über das IBM Skills Network bieten unsere von Experten entwickelten Schulungsprogramme in den Bereichen künstliche Intelligenz, Softwareentwicklung, Cybersicherheit, Datenwissenschaft, Unternehmensführung und mehr die grundlegenden Fähigkeiten, die Sie benötigen, um sich Ihren ersten Job zu sichern, Ihre Karriere voranzutreiben oder Ihren geschäftlichen Erfolg zu steigern. Ganz gleich, ob Sie sich selbst oder Ihr Team weiterbilden möchten, unsere Kurse, Spezialisierungen und professionellen Zertifikate vermitteln Ihnen das technische Fachwissen, das Sie und Ihr Unternehmen in einer wettbewerbsorientierten Welt auszeichnet.

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      Fundamentals of AI Agents Using RAG and LangChain

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      Generative AI Fundamentals

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      Generative AI for Educators

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      Edureka

      Generative AI Applications and Popular Tools

      Kurs

    Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

    Felipe M.
    Lernender seit 2018
    „Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
    Jennifer J.
    Lernender seit 2020
    „Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
    Larry W.
    Lernender seit 2021
    „Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
    Chaitanya A.
    „Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

    Bewertungen von Lernenden

    4.8

    59 Bewertungen

    • 5 stars

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    • 4 stars

      6,66 %

    • 3 stars

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    • 2 stars

      1,66 %

    • 1 star

      1,66 %

    Zeigt 3 von 59 an

    S
    S
    5

    Geprüft am 19. Dez. 2024

    The best of the one of AI foundation courser, Thanks a lot, only this course give code detail material, really learned a lot, Super, Bravo!

    L
    LW
    5

    Geprüft am 14. Dez. 2024

    clear teaching material, guiding learner to complete the flow

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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.

    Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Generative AI Engineering mit LLMs. Wenn Sie diesen Kurs und das angeleitete Projekt abschließen, haben Sie die praktischen Fähigkeiten und das Selbstvertrauen, um Jobs als KI-Ingenieur, NLP-Ingenieur, Ingenieur für maschinelles Lernen, Deep-Learning-Ingenieur, Datenwissenschaftler oder Softwareentwickler anzunehmen, die mit LLMs arbeiten möchten.

    Für die Teilnahme an diesem Kurs und allen praktischen Übungen ist lediglich ein moderner Webbrowser erforderlich. Sie erhalten kostenlosen Zugang zu Cloud-basierten Umgebungen, um die Übungen durchzuführen.

    Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:

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    Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen des Zertifikats und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.

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