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

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.