Looking to boost your AI career by mastering next-level retrieval techniques for intelligent search and summarization? This hands-on course takes you deep into the world of Retrieval-Augmented Generation (RAG), advanced retrievers, and vector databases like FAISS and ChromaDB. You'll gain the skills to design and build scalable, high-performance RAG applications that drive smarter search and response capabilities.
Advanced RAG with Vector Databases and Retrievers
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Advanced RAG with Vector Databases and Retrievers
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Wojciech 'Victor' Fulmyk
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 1 Stunde
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Differentiate between various retrieval patterns and assess their effectiveness in RAG applications
Implement advanced retrievers and FAISS to optimize information retrieval and similarity search
Design a comprehensive RAG application by integrating LangChain, FAISS, and a front-end UI using Gradio
Evaluate retrieval strategies and refine AI-driven search capabilities for improved performance
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Real Time Data
- Kategorie: Information Architecture
- Kategorie: Semantic Web
Wichtige Details
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 2 Module
In this module, you will get a deep dive into advanced retrievers and retrieval patterns, equipping you with the skills to implement and optimize advanced retrieval strategies within a RAG system. Participants will explore various retriever types through video lectures and hands-on labs, including vector store-backed, multi-query, self-querying, and parent document retrievers. Learners will apply these techniques using LangChain and LlamaIndex, gaining practical experience in building smarter search capabilities and enhancing retrieval efficiency in AI-driven applications.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element1 Diskussionsthema1 Plug-in
In this module, you will explore FAISS, a powerful vector database used for efficient similarity search. You will compare FAISS with Chroma DB to understand its unique advantages and applications. Through hands-on experience, you will build a semantic search engine using FAISS in a non-RAG setting, demonstrating its versatility beyond retrieval-augmented generation (RAG). Finally, you will develop a fully functional RAG application, integrating FAISS, an advanced retriever, and a front-end UI built with Gradio. This module reinforces key RAG concepts while guiding learners through the process of creating an end-to-end AI-powered application.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren
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von
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Lernender seit 2018
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Häufig gestellte Fragen
By mastering advanced RAG techniques, vector databases like FAISS and ChromaDB, and integrating with LangChain and Gradio, you’ll be well-prepared for roles such as AI Developer, Data Engineer, AI Application Architect, Search Algorithm Engineer, or Technical Product Manager. These roles involve developing intelligent, efficient search systems, optimizing retrieval methods, and designing AI-driven applications that utilize advanced retrieval techniques.
No, machine learning experience is not a requirement! While Python programming and an understanding of APIs and web development are recommended, this course focuses on implementing and optimizing retrieval systems using tools like FAISS, LangChain, and Gradio. It’s designed for developers and engineers looking to enhance their skills in building advanced search-driven AI applications without delving deeply into machine learning model training.
Traditional courses often focus on basic query optimization or relational databases. In contrast, this course dives deep into Retrieval-Augmented Generation (RAG) and advanced vector-based retrieval systems. You’ll explore cutting-edge techniques like similarity search, vector databases, and AI-driven retrieval strategies, applying these concepts to create dynamic, real-time, and context-aware search experiences. It’s perfect for developers looking to leverage modern technologies for AI-enhanced search systems.
Weitere Fragen
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