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Baue produktionsreife RAG-Pipelines, die relevanten Kontext abrufen und präzise Antworten liefern, mit Chunking-Strategien, Embedding-Modellen, Vektorsuche, Re-Ranking und Evaluationstechniken, die nützliches RAG von halluzinierenden Chatbots unterscheiden.
Ein praktischer Leitfaden zum Aufbau produktiver RAG-Systeme, die präzise, fundierte Antworten liefern – mit Embedding-Strategien, Auswahl der Vektordatenbank, Chunking-Ansätzen, Reranking und Evaluierungsframeworks zur Messung der Retrieval-Qualität.
Ein praxisnaher Leitfaden zum Aufbau zuverlässiger RAG-Systeme – mit Chunking-Strategien, Embedding-Modellen, Vektordatenbanken und den Retrieval-Mustern, die funktionierende Prototypen von produktionsreifen Systemen unterscheiden.
Baue effektive RAG-Pipelines mit praktischen TypeScript-Beispielen: Chunking-Strategien für Dokumente, Erzeugung von Embeddings, Feintuning der Vektorsuche, Prompt-Konstruktion und Evaluationsmethoden zur Messung der Retrieval-Qualität.
Vergleich von Vektordatenbank-Optionen wie Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus und pgvector für KI-Anwendungen – mit Analyse von Indexierungsstrategien, Abfrageleistung, Filterfunktionen und den Kompromissen bei der Betriebskomplexität.
Entwirf und implementiere Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines (RAG), die über einfache Demos hinausgehen, mit Chunking-Strategien, Embedding-Optimierung, Reranking und Evaluationsmetriken für produktionsreife KI-Anwendungen.
Ein praktischer Leitfaden zu Vektordatenbanken für die Ähnlichkeitssuche, mit Embeddings, Indexierungsstrategien, Distanzmetriken und Hinweisen, wann sich Pinecone, Weaviate, pgvector oder FAISS für den jeweiligen Anwendungsfall eignen.
Wie man produktionsreife NLP-Pipelines aufbaut – von der Textvorverarbeitung über Tokenisierung und Embeddings bis hin zu Klassifikation und Entitätsextraktion, mit praktischen TypeScript- und Python-Beispielen.