KI-Großmodelle in die Praxis umsetzen: Der vollständige Leitfaden für RAG-Agent-Entwicklung und branchenspezifische Projektpraxis!

Dieser Kurs eignet sich nicht nur für Anfänger, sondern hilft auch erfahrenen Entwicklern, ihre Fähigkeiten in KI-Anwendungen weiter zu verbessern. Durch Schlüsselkonzepte wie Modularisierung, Agent-Design und Embedding-Technologie erlernen Sie schnell die technischen Details und praktischen Fertigkeiten großer KI-Modelle in realen Projekten.

1. Einführung in große KI-Modelle und RAG-Technologie

• Grundlagen der künstlichen Intelligenz
  Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der künstlichen Intelligenz, beginnen Sie mit dem Evolutionsbaum großer Modelle und erlernen Sie die Klassifizierung und Entwicklungswege der KI-Technologie.
• RAG-Technologie: Prinzipien und praktische Umsetzung
  Tauchen Sie tief in die Kernprinzipien der RAG-Technologie ein und setzen Sie sie anhand praktischer Beispiele direkt um, um schnell mit RAG vertraut zu werden.

2. Vertiefung in Embedding- und Feinabstimmungstechniken

• Embedding-Prinzipien und Training
  Meistern Sie den Kern der Embedding-Technologie, lernen Sie klassische Modelle wie Word2Vec und CBOW kennen und erfahren Sie, wie man Embedding-Modelle trainiert und feinabstimmt.
• Vorbereitung von Feinabstimmungsdatensätzen
  In dieser Lektion zeigen wir Ihnen, wie Sie Feinabstimmungsdatensätze vorbereiten, und stellen Techniken für SFT-Kontinuierliches Vortraining und Präferenzoptimierung vor.

3. Fortgeschrittenes RAG und Multi-Agent-Architektur

• Fortgeschrittene RAG-Techniken
  Lernen Sie fortgeschrittene RAG-Techniken wie hierarchische Indizierung, Satzfenster und Unterabfragen kennen, die Ihnen helfen, Abrufeffizienz und Genauigkeit zu verbessern.
• Langgraph Multi-Agent-Architektur
  Erfahren Sie, wie man in Multi-Agent-Systemen Zusammenarbeit und intelligente Verarbeitung realisiert, was für die Lösung komplexer Probleme entscheidend ist.

4. Projektpraxis und Fallstudien

• Langchain und AutoGen Projektpraxis
  Lernen Sie anhand praktischer Beispiele die Prinzipien von Langchain-Projekten und die Verwendung von AutoGen kennen, um Ihre Projektentwicklungsfähigkeiten zu verbessern.
• Branchenanwendungen und Erfahrungen aus der RAG-Umsetzung
  Erfahren Sie, wie RAG-Technologie in der Praxis branchenweit eingesetzt wird, von der technischen Umsetzung bis zu praktischen Erkenntnissen, um die Einführung von KI-Technologie in Ihrem Unternehmen voranzutreiben.

5. Vektordatenbanken und Ähnlichkeitssuche

• Auswahl und Anwendung von Vektordatenbanken
  In diesem Abschnitt lernen Sie, wie man eine geeignete Vektordatenbank auswählt, und verstehen die grundlegenden Algorithmen und praktischen Anwendungen der Ähnlichkeitssuche.
• RAG-Bewertung und Optimierung
  Lerne, wie man die Leistung von RAG-Modellen bewertet, und beherrsche effiziente Optimierungstechniken, um sicherzustellen, dass dein Modell in realen Anwendungen hervorragend abschneidet.

In diesem Kurs erwirbst du umfassende AI-Großmodell-Techniken von der Theorie bis zur Praxis und steigerst deine berufliche Wettbewerbsfähigkeit. Egal, ob du in die AI-Branche einsteigen oder AI-Technologien in deiner aktuellen Arbeit einsetzen möchtest, dieser Kurs bietet dir eine solide technische Grundlage und praktische Erfahrung.