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RAG Systems and Production Operations

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RAG Systems and Production Operations

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Vector Databases for Machine Learning: A Comprehensive Guide“

Dozent: Professionals from the Industry

Bei enthalten

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5 Module

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

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

9 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

5 Module

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

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

9 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

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Was Sie lernen werden

Build and evaluate advanced RAG systems with Self-RAG and Corrective RAG patterns
Implement secure, scalable vector database deployments with TLS and authentication
Design production-ready APIs with monitoring, rate limiting, and performance optimization
Execute cross-platform vector database migrations with data integrity checks

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Containerization
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: AI Security
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Migration
Kategorie: Generative Model Architectures

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Vector Databases
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Role-Based Access Control (RBAC)
Kategorie: Generative AI

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April 2026

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15 Zuweisungen¹

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Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Vector Databases for Machine Learning: A Comprehensive Guide“

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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
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

This advanced course transforms you into an enterprise-level ML engineer capable of designing, implementing, and operating sophisticated retrieval-augmented generation (RAG) systems. You'll progress from foundational RAG architecture to cutting-edge patterns like Self-RAG and Corrective RAG, then dive deep into production operations including secure deployment, performance optimization, and cross-platform migration.

By combining hands-on projects with real-world enterprise requirements, you'll learn to build AI systems that deliver accurate, grounded responses at scale. Each module builds practical skills used by senior ML engineers in high-stakes domains like legal tech, healthcare, and finance. Who this is for: Experienced software engineers and data scientists ready to build production-grade AI applications. Strong Python programming and basic machine learning knowledge required.

This foundational module demystifies Retrieval-Augmented Generation. You will learn why RAG is essential for creating reliable AI systems and explore the role and function of each component in its architecture. You will finish by sketching a RAG data flow diagram to solidify your theoretical understanding.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren4 Aufgaben

3 VideosInsgesamt 14 Minuten

How-To: Diagram the RAG Data Flow5 Minuten
Why Code Matters: From Diagram to Reality4 Minuten
How-To: Build a Vector Store with Python6 Minuten

2 LektürenInsgesamt 15 Minuten

The Components of a RAG System: Retriever and Generator7 Minuten
Choosing Your Tools: Vector Stores and LLMs8 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 70 Minuten

Build and Submit a RAG Pipeline Report30 Minuten
Hands-On Learning: Sketch a RAG Architecture Diagram15 Minuten
Knowledge Check: RAG Components10 Minuten
Hands-On Learning: Practice Run: Retrieve Context15 Minuten

Go beyond basic RAG to build robust, self-correcting AI systems. This 2-hour course teaches intermediate developers to implement Corrective, Self, and Agentic RAG patterns. Through hands-on A/B testing and performance analysis, you’ll learn to architect, evaluate, and defend trustworthy, production-ready pipelines that solve complex, multi-hop queries with precision.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren4 Aufgaben

3 VideosInsgesamt 22 Minuten

How to Implement a Self-RAG and a Corrective RAG Loop9 Minuten
Why Your RAG Bot Needs to Think, Not Just Retrieve6 Minuten
How-To: Build an Agent and Its Evaluation Harness8 Minuten

2 LektürenInsgesamt 10 Minuten

The Theory of Self-Correction: Corrective vs. Self-RAG5 Minuten
The Cost of Intelligence: Choosing an Embedding Service5 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 70 Minuten

A/B Test RAG Patterns for Production30 Minuten
Hands-On Learning: Add a Validation Step to a RAG Pipeline15 Minuten
Knowledge Check: Matching Patterns to Problems10 Minuten
Hands-On Learning: Build and Test a Basic RAG Agent15 Minuten

Move AI from local to production with this hands-on course. Master essential "last-mile" skills: containerize databases with Docker, implement TLS and RBAC security, and monitor health via Grafana. Learn to analyze performance for autoscaling, ensuring your enterprise-grade vector database deployments are secure, scalable, and production-ready.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

3 VideosInsgesamt 18 Minuten

How-To: Secure Weaviate in Docker7 Minuten
Why We Monitor: Surviving a Traffic Spike4 Minuten
How-To: Build a Grafana Dashboard from Scratch6 Minuten

2 LektürenInsgesamt 13 Minuten

The Production Security Model: TLS and RBAC7 Minuten
Key Metrics for Vector Database Health6 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 42 Minuten

Deploy, Monitor, and Propose a Scaling Plan30 Minuten
Knowledge Check: Core Security Functions12 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 60 Minuten

Hands-On Learning: Add Authentication and TLS to a Dockerized DB60 Minuten

Optimize and Migrate Vectors is a 90‑minute, hands‑on intermediate course for ML engineers to master vector‑database operations. Learn performance tuning to cut latency up to 40 % and script zero‑loss migrations of 100k+ vectors from Chroma to Weaviate using Python and Docker.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren4 Aufgaben

3 VideosInsgesamt 17 Minuten

How To Tune Parameters and Measure Impact6 Minuten
When Your Database Holds You Back5 Minuten
How-To: Script a Cross-Platform Migration6 Minuten

2 LektürenInsgesamt 7 Minuten

The Speed vs. Accuracy Trade-Off4 Minuten
The Anatomy of a Migration Plan3 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 53 Minuten

Migrate and Verify 100k Vectors30 Minuten
Hands-On Learning: Configure an Index for Speed8 Minuten
Knowledge Check: Optimization Scenarios5 Minuten
Hands-On Learning: Draft a High-Level Migration Plan10 Minuten

In this project, you'll build a production-grade RAG system that synthesizes everything learned throughout the program: vector database deployment, advanced RAG patterns, security, monitoring, and performance optimization. This comprehensive project simulates enterprise requirements and produces strong portfolio evidence of end-to-end ML engineering capability.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren1 Aufgabe

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Dozent

Professionals from the Industry

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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.“

Häufig gestellte Fragen

This course goes beyond theory, focusing on enterprise-grade implementation. You'll build a complete, production-ready system that demonstrates real-world ML engineering skills.

You'll gain hands-on experience with vector databases (Chroma, Weaviate), FastAPI, Docker, Prometheus, Grafana, and advanced language models.

The course prepares you for senior ML engineering roles in AI-powered search, generative AI, and enterprise software development across industries like legal tech, healthcare, and finance.

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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Finanzielle Unterstützung verfügbar,

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