Boost RAG with Chroma

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Boost RAG with Chroma

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Chroma, Weaviate & Production RAG Deployment“

Dozent: LearningMate

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2 Module

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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

Implement and evaluate a RAG pipeline, using a vector database like Chroma, to reduce LLM hallucinations and measurably improve answer factuality.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: LLM Application

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Generative AI
Kategorie: LangChain
Kategorie: Vector Databases

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März 2026

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In diesem Kurs gibt es 2 Module

Boost RAG with Chroma is an intermediate, hands-on course designed for developers and AI practitioners who need to solve one of the biggest challenges with Large Language Models: their tendency to hallucinate. This course moves beyond theory and teaches you how to build a practical, effective Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline to make your LLMs more trustworthy and enterprise-ready.

You will learn the architectural patterns for using a vector database to create an external knowledge base that grounds an LLM's responses in verifiable data. Using a project-based approach, you will implement this pattern, drawing on the popular open-source tools Chroma and LangChain as concrete examples. The course culminates in a hands-on evaluation where you will directly compare your model's answers—with and without RAG—to qualitatively measure the improvement in factuality. You'll leave with a portfolio-ready project and the ability to build safer, more reliable generative AI applications using any set of comparable tools.

In this module, you will build the core of a modern, factual AI system. You'll first learn why even powerful LLMs fail and how the RAG architecture solves this by grounding them in real data. Then, you'll get hands-on experience implementing this pattern to construct a functional pipeline that connects a custom knowledge base directly to an LLM.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

2 Videos Insgesamt 12 Minuten

From Hallucination to Reality: Grounding AI with RAG 7 Minuten
Building a RAG Pipeline with LangChain and Chroma 5 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 8 Minuten

The RAG Architecture Explained 8 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 20 Minuten

Knowledge Check: RAG Components 20 Minuten

1 Unbewertetes Labor Insgesamt 60 Minuten

Hands-On: Indexing a Knowledge Base into a Vector Store 60 Minuten

With a functional pipeline built, this module focuses on the most critical step: proving its value. You will learn how to systematically test your RAG system, compare its grounded answers against a baseline LLM's responses, and qualitatively evaluate the reduction in hallucinations. This module culminates in a final project where you will formally document your findings.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.