| Kursbeschreibung (description): |
Teilnehmende lernen, wie digitale Assistenten als intelligente Bibliothekare für Knowledgebases eingesetzt werden können. Vermittelt werden Architektur und Komponenten auf Basis von OpenAI, Aleph Alpha, VectorDB und LangChain. Behandelt werden die Entwicklung von User Intents, Assistant Skills und Actions, der Aufbau einer Vektordatenbank für Knowledge Retrieval sowie Prompt Engineering für eine effektive Userführung.
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| Zielgruppe (target group): |
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| Voraussetzungen (requirements): |
Um dem Lerntempo und den Inhalten des Trainings AI330 Digitaler Assistent für die Knowledgebase gut folgen zu können, empfehlen wir vorab die Teilnahme an folgenden Kursen:
Alternativ sind Vorkenntnisse aus folgenden Bereichen nötig:
- Grundlagen der Python-Programmierung
- Empfehlungssysteme
- Prompt Engineering
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| Ziele (objectives): |
Komponenten eines Assistenten Systems verstehen, grundlegenden Assistenten selbst entwickeln, Knowledge Retrieval Prozess anwenden, User Intents und Actions erstellen, Vektordatenbank aufbauen, Promptengineering nutzen.
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| Preis und Dauer (price and duration): |
Dauer (duration): 2 Tage
Schulungslänge (course length): 09:00 Stunden (inkl. Pausen) verteilt auf 2 aufeinanderfolgende Tage
Preis (price): 850,- Euro zzgl. MwSt.
Gerne führen wir dieses Training auch inhouse bei Ihnen vor Ort durch, bitte sprechen Sie uns an.
Eine Druckansicht dieses Workshops finden Sie hier.
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| Termine (dates): |
Termine auf Anfrage.
Falls Sie einen Terminwunsch für diesen Workshop haben, werden wir dies gerne für Sie prüfen!
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| Inhalte (agenda): |
- Einführung in digitale Assistenten für Knowledgebases
- Architektur und Komponenten des Assistenten
- Knowledge Retrieval Prozess
- User Intents
- Assistant Skills
- Actions
- Tools für die Entwicklung
- OpenAI
- Aleph Alpha
- VectorDB
- Langchain
- Detaillierte Entwicklung der einzelnen Komponenten
- User Intents
- Assistant Skills
- Actions
- Aufbau der Vektordatenbank für das Knowledge Retrieval
- Prompt Engineering für die User-Führung
- Exploration von Erweiterungsmöglichkeiten und Anwendung des Assistenten auf die eigene Knowledgebase
- Fallstricke und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung des Assistenten
- Abschlussdiskussion: Wie lässt sich das Gelernte auf den eigenen Kontext übertragen
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