RAG-Agenten: Baue Apps & GPTs mit APIs, MCP, LangChain & n8n

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Description: Eines der wichtigsten Konzepte in der KI-Welt heißt RAG – Retrieval-Augmented Generation! Du musst LLMs Wissen geben! Doch wie baust du selbst leistungsfähige RAG-Chatbots und intelligente KI-Agenten, um deine Geschäftsprozesse und privaten Projekte zu optimieren? In diesem Kurs erfährst du es – umfassend und verständlich erklärt, mit ChatGPT, Claude, Google Gemini, Open-Source-LLMs, LangGraph/Flowise, n8n und mehr!Grundlagen: LLMs, RAG & VektordatenbankenBaue ein solides Fundament für deine KI-Projekte:Vertiefe dein Wissen über LLMs: ChatGPT, Claude, Gemini, Deepseek, Llama, Mistral und viele mehr.Verstehe, wie Function Calling und API-Kommunikation bei LLMs funktioniert.Erfahre, wie Vektordatenbanken und Embedding-Modelle das Herzstück von RAG bilden.Meistere das ChatGPT-Interface, GPT-Modelle, Einstellungen und den OpenAI Playground.Lerne wichtige Konzepte wie Test Time Compute (OpenAI o1, o3, Deepseek R1).Entdecke, wie Googles NotebookLM funktioniert und nutze es effektiv für RAG-Projekte.Einfache RAG-Umsetzungen mit ChatGPT & Custom GPTsGestalte deine ersten KI-Anwendungen schnell und unkompliziert:Erstelle deinen ersten RAG-Bot aus PDFs mit Custom GPTs.Verwandeln HTML-Webseiten und YouTube-Videos in interaktive RAG-Chatbots.Trainiere ChatGPT auf deinen persönlichen Schreibstil mithilfe von RAG.Nutze CSV-Daten für intelligente Chatbots und entdecke die Möglichkeiten von Custom GPTs.RAG mit Open-Source-LLMs: AnythingLLM & OllamaSteige in die Welt lokaler KI ein:Installiere und nutze Ollama: lerne Modelle, Befehle und Hardware-Anforderungen kennen.Integriere AnythingLLM effektiv mit Ollama, optimiere Chunking und Embeddings.Baue lokale
Category: Development > Data Science > Retrieval Augmented Generation (RAG)
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