How will this course help me with AI system testing and debugging?

The course includes practical modules on testing and debugging Agentic AI systems, including how to test your RAG engine, query optimization, and advanced prompt engineering.You'llgain hands-on experience in troubleshooting common issues, ensuring your AI systemoperatessmoothly in real-world environments.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Agentic AI Systems with Vector DBs & RAG

kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

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Agentic AI Systems with Vector DBs & RAG

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Agentic AI Engineering: RAG, MCP & MERN“

Dozenten: LearnKartS

Bei enthalten

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3 Module

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

Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

Dive intoRAG (Retrieval-Augmented Generation)and understand how to build smarter, context-aware AI systems with real-time data retrieval.
MasterAgentic AIconcepts, enabling systems to evolve, learn, and adapt autonomously in real-time based on dynamic data.
Learn how to implementpgVectorandChromaDB, integrating vector databases for efficient AI memory and fast data retrieval.
Gain hands-on experience building scalable, adaptive AI solutions that can continuously improve with every interaction and data input.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Scalability
Kategorie: Database Management
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Data Integration
Kategorie: API Design
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Data Structures

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: MongoDB
Kategorie: Node.JS
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Model Context Protocol
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Vector Databases
Kategorie: PostgreSQL

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April 2026

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24 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Agentic AI Engineering: RAG, MCP & MERN“

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

Want to build AI that learns, adapts, and evolves in real-time?

The future of AI is Agentic AI. While traditional models are built on static logic, Agentic AI enables systems to learn, think, and make autonomous decisions, evolving with each interaction and adapting to new data. In this Agentic AI course, you’ll master RAG (Retrieval-Augmented Generation) and vector databases like pgVector and ChromaDB, unlocking the ability to build AI systems that dynamically retrieve data, learn from context, and make smarter decisions. You’ll gain hands-on experience creating scalable, real-time adaptive AI—critical for industries looking to stay ahead. What makes this course unique? Unlike others, it combines cutting-edge RAG tools with practical applications of pgVector and ChromaDB, giving you the power to create AI that evolves with every interaction. Perfect for AI developers, engineers, and innovators eager to shape the future of AI. Don’t just follow trends—lead them. Enroll now and start building the future of AI today!

Explore the fundamentals of agentic systems, decision loops, and AI memory, and understand why vector databases are essential for advanced AI. Set up ChromaDB and pgVector to build a RAG-powered knowledge base for your AI agents.

Das ist alles enthalten

23 Videos8 Aufgaben

23 VideosInsgesamt 93 Minuten

Course Introduction1 Minute
What is an Agentic System?2 Minuten
The "Why" - Beyond Simple Chatbots (Why Agentic)1 Minute
The Decision Loop - Why Hard-Coded Logic Fails6 Minuten
The Agentic Design Pattern - Passing RAG as a Tool5 Minuten
Architecture Battle: RAG vs. MCP vs. Agents4 Minuten
The Ecosystem: Apps that Support MCP2 Minuten
The Memory Problem: Why AI Needs Vector Databases?2 Minuten
What Vector Databases Do?1 Minute
What is ChromaDB?4 Minuten
What is pgVector?2 Minuten
ChromaDB vs pgVector - When to Choose?4 Minuten
Preparing File Structure and Data Assets (PDFs/Docs) for RAG8 Minuten
Configuring ChromaDB in Local Environment7 Minuten
Setting up ChromaDB in NodeJS & Environment Configuration4 Minuten
Creating Vector Store & Upsert Function6 Minuten
Search Function & Data Preparation6 Minuten
Vector Store Backend Selection & Final Setup3 Minuten
Introduction to Static RAG and Creating the Knowledge Base6 Minuten
Creating rag.js and Reading the Knowledge Base File5 Minuten
Preparing Context from JSON Data (Mapping Questions & Answers)5 Minuten
Building the Prompt with Context and User Query6 Minuten
Integrating RAG in Chat Router and Testing the Q&A Bot5 Minuten

8 AufgabenInsgesamt 193 Minuten

Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz30 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten
Proficiency Quiz30 Minuten
Checkpoint Quiz16 Minuten
Checkpoint Quiz24 Minuten
Checkpoint Quiz24 Minuten
Checkpoint Quiz24 Minuten

Learn to connect PostgreSQL and PGVector to your Node.js app and implement vector ingestion, search, and RAG engine logic. Test and integrate RAG tools with MCP and GPT models for real-world AI workflows.

Das ist alles enthalten

21 Videos8 Aufgaben

21 VideosInsgesamt 93 Minuten

Installing PostgreSQL, PG, and PGVector5 Minuten
Configuring PG Admin, Servers, and Query Tool5 Minuten
Configuring PostgreSQL & pgVector for Windows2 Minuten
Enabling the pgVector Extension for Database Configuration3 Minuten
Connecting NodeJS App to pgVector2 Minuten
Setting Up PostgreSQL Pool and PGVector Connection5 Minuten
Creating the VectorStorePG Class and Initialization Logic5 Minuten
Building the Upsert Function for Insert and Update Operations4 Minuten
Implementing the Vector Search Query Using SQL5 Minuten
Testing PGVector Ingestion and Verifying Data in PGAdmin5 Minuten
Preparing the RAG Engine Interface & Class5 Minuten
Generating Query Embeddings & Validating Dimensions5 Minuten
Searching Vector DB, Building Context & Prompt7 Minuten
Creating and Configuring the RAG Tool in MCP6 Minuten
Registering the RAG Tool and Updating the AI System Prompt 3 Minuten
Environment Setup and Starting Services for System Testing2 Minuten
Testing Tools and Queries in the Agentic Workflow1 Minute
RAG Testing with PGVector and Debugging ChromaDB6 Minuten
Prompt Engineering and Advanced Query Testing8 Minuten
Configuring OpenAI Testing and Updating RAG Prompt Logic3 Minuten
Testing Agentic AI with GPT, Tool Calls, and Vector Database Switching6 Minuten

8 AufgabenInsgesamt 180 Minuten

Proficiency Quiz25 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten
Proficiency Quiz30 Minuten
Checkpoint Quiz20 Minuten
Checkpoint Quiz16 Minuten
Checkpoint Quiz20 Minuten
Checkpoint Quiz24 Minuten

Integrate MongoDB with MCP, define schemas, and handle data transformations for customers and orders. Optimize your AI system for scalability, error handling, and production-ready performance.

Das ist alles enthalten

21 Videos8 Aufgaben

21 VideosInsgesamt 97 Minuten

MongoDB Architecture Overview and Integration Strategy1 Minute
Installing and Configuring MongoDB Locally on macOS9 Minuten
Installing and Configuring MongoDB Locally on Windows7 Minuten
Configuring MongoDB Environment and Installing Mongoose4 Minuten
Implementing MongoDB Connection and Starting the Server7 Minuten
Schema & Customer Interface5 Minuten
Schema Constraints & Model Setup4 Minuten
Insert Data via MCP7 Minuten
Error Handling & Future Steps3 Minuten
Refactoring Customer Services: Mock Data → MongoDB & Fetching Latest Customers2 Minuten
Fetching Customers by ID & Understanding MongoDB Schemas3 Minuten
Refactoring Orders: Populating Customer Data & Preparing Order Insertion6 Minuten
Creating & Testing Orders in MCP Server and Chat Application4 Minuten
MongoDB Data Issue: Understanding _id vs id and Why Fetching Fails5 Minuten
Creating Global Schema Options and Removing __v from MongoDB Documents4 Minuten
Implementing Transform Function to Clean API Response4 Minuten
Using Getters to Format Dates and Improve Schema Data Handling4 Minuten
Applying Global Schema Options to Customer Model and Testing Results4 Minuten
Optimizing Order Schema with ObjectId References and Populate6 Minuten
Fixing Tool Output Types and Fetching Orders with Customer Details7 Minuten
Course Summary1 Minute

8 AufgabenInsgesamt 175 Minuten

Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten
Checkpoint Quiz16 Minuten
Checkpoint Quiz24 Minuten
Checkpoint Quiz20 Minuten
Checkpoint Quiz20 Minuten

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Agentic AI Foundations: Build RAG & MCP Chatbots
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Status: Kostenloser Testzeitraum
Kategorie: Credits angeboten

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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.“

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Häufig gestellte Fragen

This course is ideal for developers and AI enthusiasts with a basic understanding of AI, databases (especially PostgreSQL and MongoDB), and programming languages likeNode.js. Familiarity with AI concepts and machine learning will help, but the course is beginner-friendly for those new to Agentic AI.

This course is designed for developers, AI enthusiasts, and data engineers who want to build intelligent systems using Agentic AI principles and vector databases. It is ideal for individuals looking to integrate advanced AI capabilities like dynamic decision-making and context-aware responses into their applications.

In thisAI Agents Developmentcourse,you'llwork with tools likepgVector,ChromaDB, PostgreSQL, and MongoDB.You'llalso learn to configure these systems withinNode.js, integrate RAG for dynamic response generation, andoptimizeyour database schemas for efficient data handling.

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

Weitere Fragen

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8 AufgabenInsgesamt 193 Minuten

PGVector and RAG Engine Development

Das ist alles enthalten

21 VideosInsgesamt 93 Minuten

8 AufgabenInsgesamt 180 Minuten

MongoDB Integration and Schema Optimization

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21 VideosInsgesamt 97 Minuten

8 AufgabenInsgesamt 175 Minuten

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Häufig gestellte Fragen

What are the prerequisites for taking this course?

Who is this Agentic AI Engineering course for?

What tools and frameworks are used in the course for building Agentic AI systems?

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