In diesem Kurs erhalten Sie Zugang zu Mistral AIs Sammlung von Open Source und kommerziellen Modellen, einschließlich des Mixtral 8x7B Modells und des neuesten Mixtral 8x22B. Sie erfahren, wie Sie das richtige Modell für Ihren Anwendungsfall auswählen und lernen Features wie effektive Prompting-Techniken, Funktionsaufrufe, JSON-Modus und Retrieval Augmented Generation (RAG) kennen. Im Detail: 1. Greifen Sie auf Mistral-Modelle über API-Aufrufe für Aufgaben zu und entscheiden Sie, ob es sich bei Ihrer Aufgabe um eine einfache Aufgabe (Klassifizierung), eine mittelschwere Aufgabe (Schreiben von E-Mails) oder eine fortgeschrittene Aufgabe (Codierung) handelt, und berücksichtigen Sie die Geschwindigkeitsanforderungen, um ein geeignetes Modell auszuwählen. 2. Lernen Sie den Gebrauch von Mistrals nativen Funktionsaufrufen, in dem Sie einem LLM Werkzeuge geben, die er nach Bedarf aufrufen kann, um Aufgaben auszuführen, die besser durch traditionellen Code ausgeführt werden können, wie z.B. die Abfrage einer Datenbank für numerische Daten.

3. Bauen Sie ein grundlegendes RAG-System von Grund auf mit Ähnlichkeitssuche, ordnen Sie Daten richtig ein, erstellen Sie Einbettungen und implementieren Sie dieses Werkzeug als Funktion in Ihr Chatsystem. 4. Bauen Sie eine Chat-Schnittstelle, um mit den Mistral-Modellen zu interagieren und Fragen zu einem von Ihnen hochgeladenen Dokument zu stellen. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, die führenden Open Source und kommerziellen Modelle von Mistral AI zu nutzen.