Daethyra/Build-RAGAI
📚 TutorialDaethyra
Interaktive Jupyter Notebooks zur Beherrschung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und zum Aufbau KI-gestützter Anwendungen.
Build-RAGAI bietet einen umfassenden, praxisorientierten Lernpfad für Entwickler, die die Feinheiten von RAG-Architekturen meistern möchten. Das Repository nutzt Jupyter Notebooks, um komplexe KI-Workflows in überschaubare, ausführbare Segmente zu unterteilen. Es deckt den gesamten Lebenszyklus der RAG-Entwicklung ab, von der Dokumentenaufnahme und Vektordatenbank-Integration bis hin zu fortgeschrittenen Abrufstrategien und agentischer Orchestrierung mit LangGraph.
Das Projekt integriert Industriestandards wie LangChain für die Pipeline-Orchestrierung, Hugging Face für das Modell-Deployment und LangSmith für die Beobachtbarkeit. Durch das Experimentieren mit diesen Notebooks gewinnen Nutzer praktische Erfahrung in Prompt Engineering, Kontextmanagement und der Integration verschiedener LLMs wie DeepSeek und OpenAI. Die modulare Natur der Notebooks ermöglicht es Entwicklern, Komponenten einfach auszutauschen, was schnelles Prototyping und das Experimentieren mit verschiedenen Abruftechniken wie hybrider Suche und Re-Ranking erleichtert, die für den Aufbau produktionsreifer KI-Anwendungen entscheidend sind.
💡Highlights
- ├─Interaktive RAG-Workflows
- ├─LangGraph & LangChain Integration
- └─Praktische LLM-Implementierung
🎯Für
- ├─KI-Entwickler
- ├─Machine Learning Engineers
- └─Studenten