| Kursbeschreibung (description): |
Knowledgebases sind oft Informationsgräber, in denen Informationen schwer auffindbar und mangelhaft miteinander verknüpft sind. Ein digitaler Assistent kann als Bibliothekar fungieren und spezifische Fragen zum gespeicherten Wissen schnell und zuverlässig beantworten.
Im Workshop AI330 Digitaler Assistent für die Knowledgebase werden Sie lernen, wie ein solcher digitaler Assistent funktioniert, wie er auf die eigene Knowledgebase angewandt werden kann und welche Fallstricke zu beachten sind. Sie werden die Architektur und Komponenten des Assistenten kennenlernen, die Tools wie OpenAI, Aleph Alpha, VectorDB und Langchain verwenden und erfahren, wie die einzelnen Komponenten wie User Intents, Assistant Skills und Actions entwickelt werden. Zudem werden Sie eine Vektordatenbank für das Knowledge Retrieval aufbauen und Promptengineering für die Userführung nutzen.
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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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