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Retrieval Augmented Generation (RAG) Entwurfsmuster und Embeddings – Fortgeschrittene KI-Anwendungen

Das abschließende Webinar unserer Serie widmet sich der Welt der Embeddings und des Retrieval Augmented Generation (RAG) Entwurfsmusters. Sie erhalten zunächst eine Einführung in Embedding-Vektoren, einschließlich ihrer Erstellung und Anwendung. Die mathematischen Grundlagen wie Cosine Similarity, die für das Verständnis und die Handhabung von Embeddings entscheidend sind, wiederholt unser Experte.

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Überblick

Sie erhalten eine Einführung in die Ähnlichkeitsanalyse mit Embeddings, bei der Rainer Stropek die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie aufzeigt. Besondere Aufmerksamkeit legt er auf Strategien zur Verarbeitung größerer Dokumente, um sie effektiv mit Embedding-Techniken zu analysieren. Hierbei erläutert er auch, wie Sie Dokumente sinnvoll aufteilen, um die Leistungsfähigkeit der Embeddings voll auszuschöpfen.

Die Einführung in das RAG-Entwurfsmuster und der Überblick über Vektordatenbanken bilden einen wichtigen Aspekt des Webinars, welche Sie für das Management von Embeddings in praktischen Anwendungen nutzen.

Teilnahmevoraussetzungen

  • Grundwissen in den Bereichen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.

  • Programmierkenntnisse in TypeScript: Da praktische Beispiele gegeben werden, sind Programmierkenntnisse erforderlich.

  • Entwicklungsumgebung: Vorinstallierte Entwicklungsumgebung, die TypeScript und die Arbeit mit KI-Modellen unterstützt (Empfehlung: Visual Studio Code).

  • ChatGPT-Konto: Ein ChatGPT-Konto (Plus, Teams oder Enterprise) mit API-Zugriff ist für die Beispiele notwendig.

  • Azure-Konto: Ein Azure-Konto für die Demonstration von Modell-Deployments wird empfohlen (ist aber nicht unbedingt notwendig).

Foto von Rainer Stropek

Rainer Stropek

CEO, passionierter Entwickler, Trainer, Speaker, CoderDojo Mentor | software architetcs

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Webinar-Serie: GitHub Copilot & GPT-4o – KI-Tools in der Webentwicklung

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