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Fundamentals of AI Agents Using RAG and LangChain

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Fundamentals of AI Agents Using RAG and LangChain

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Joseph Santarcangelo
Kang Wang
Sina Nazeri

Dozenten: Joseph Santarcangelo

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.9

(10 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 6 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Es dauert 6 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • In-demand job-ready skills businesses need for building AI agents using RAG and LangChain in just 8 hours.

  • How to apply the fundamentals of in-context learning and advanced methods of prompt engineering to enhance prompt design.

  • Key LangChain concepts, tools, components, chat models, chains, and agents.

  • How to apply RAG, PyTorch, Hugging Face, LLMs, and LangChain technologies to different applications.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Retrieval augmented generation (RAG)
  • Kategorie: In-context learning and prompt engineering
  • Kategorie: LangChain
  • Kategorie: Vector databases
  • Kategorie: Chatbots

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

September 2024

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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In diesem Kurs gibt es 2 Module

In this module, you will learn how RAG is used to generate responses for different applications such as chatbots. You’ll then learn about the RAG process, the Dense Passage Retrieval (DPR) context encoder and question encoder with their tokenizers, and the Faiss library developed by Facebook AI Research for searching high-dimensional vectors. In hands-on labs, you will use RAG with PyTorch to evaluate content appropriateness and with Hugging Face to retrieve information from the dataset.

Das ist alles enthalten

3 Videos3 Lektüren2 Aufgaben2 App-Elemente1 Plug-in

In this module, you will learn about in-context learning and advanced methods of prompt engineering to design and refine the prompts for generating relevant and accurate responses from AI. You’ll then be introduced to the LangChain framework, which is an open-source interface for simplifying the application development process using LLM. You’ll learn about its tools, components, and chat models. The module also includes concepts such as prompt templates, example selectors, and output parsers. You’ll then explore the LangChain document loader and retriever, LangChain chains and agents for building applications. In hands-on labs, you will enhance LLM applications and develop an agent that uses integrated LLM, LangChain, and RAG technologies for interactive and efficient document retrieval.

Das ist alles enthalten

6 Videos4 Lektüren2 Aufgaben3 App-Elemente2 Plug-ins

Dozenten

Joseph Santarcangelo
IBM
33 Kurse1.646.531 Lernende

von

IBM

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.“
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Häufig gestellte Fragen