Packt

RAG-Driven Generative AI

Erweitern Sie Ihre Kenntnisse mit Coursera Plus für 239 $/Jahr (normalerweise 399 $). Jetzt sparen.

kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

Wir übersetzen es in weitere Sprachen.
Packt

RAG-Driven Generative AI

Bei Coursera Plus enthalten

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

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Scale RAG pipelines to handle large datasets efficiently

  • Implement techniques that reduce hallucinations and improve response accuracy

  • Customize and scale RAG-driven AI systems across different domains

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Deep Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: OpenAI

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Bewertungen

10 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 10 Module

In this section, we explore Retrieval Augmented Generation (RAG) frameworks, focusing on naive, advanced, and modular configurations. We implement Python-based RAG systems for improved AI accuracy and adaptability.

Das ist alles enthalten

2 Videos6 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we cover building and managing RAG pipelines with Deep Lake and OpenAI for efficient AI data handling.

Das ist alles enthalten

1 Video4 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore index-based RAG pipelines using LlamaIndex, Deep Lake, and OpenAI to enhance traceability, precision, and control in AI-driven data retrieval and generation.

Das ist alles enthalten

1 Video5 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore multimodal modular RAG for drone technology, integrating text and image data retrieval, generation, and performance evaluation using LLMs and MMLLMs.

Das ist alles enthalten

1 Video5 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore adaptive RAG with human feedback loops, focusing on improving retrieval quality and integrating expert input.

Das ist alles enthalten

1 Video4 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore scalable RAG techniques for bank customer data using Pinecone and OpenAI. Key concepts include EDA, vector scaling, and AI-driven recommendations to reduce churn.

Das ist alles enthalten

1 Video7 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore building scalable RAG systems using knowledge graphs, implementing the Wikipedia API, populating a Deep Lake vector store, and constructing a LlamaIndex knowledge graph for semantic search.

Das ist alles enthalten

1 Video5 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore dynamic RAG using Chroma and Llama, focusing on embedding and querying temporary data for real-time decision-making with open-source tools.

Das ist alles enthalten

1 Video5 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore RAG data reduction through fine-tuning, focusing on preparing JSONL datasets and evaluating model performance with OpenAI metrics for improved accuracy and cost-effectiveness.

Das ist alles enthalten

1 Video3 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore RAG pipeline implementation for video generation, embedding video comments in Pinecone, and enhancing labels with GPT-4o analysis for efficient video stock production.

Das ist alles enthalten

1 Video7 Lektüren1 Aufgabe

Dozent

Packt - Course Instructors
Packt
1.592 Kurse 444.566 Lernende

von

Packt

Mehr von Software Development entdecken

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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.“
Coursera Plus

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten

Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.

Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online

Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.

Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.

Häufig gestellte Fragen