Kontextbewusste AI-Anwendungen mit LangChain, RAG und Vector Databases entwickeln
Retrieval Augmented Generation (RAG) löst eine grundlegende Einschränkung großer Sprachmodelle: Sie können nicht auf deine privaten Daten oder Dokumente zugreifen. Dieses Track lehrt dich, LangChains Orchestrierungsebene, Embedding-Modelle und Vector Databases zu kombinieren, sodass deine Anwendungen zur Abfragezeit den richtigen Kontext abrufen und an ein LLM übermitteln können — um präzise, fundierte Antworten statt Halluzinationen zu erzeugen. Diese Fähigkeiten sind direkt anwendbar auf Chatbots über interne Dokumentationen, semantische Suchmaschinen und Production-AI-Pipelines.
Was du lernen wirst
Du startest damit, wie LLMs und RAG konzeptionell funktionieren, und bewegst dich dann zu LangChains Kernabstraktionen: Chains, Prompts und Memory. Von dort aus behandelst du Document Loading, Text Chunking und die komplette Embedding-Pipeline, die Rohtexte in Vektoren umwandelt, die in einer Vector Database gespeichert sind. Du entwickelst und evaluierst eine vollständige RAG-Anwendung, passt LangChain-Komponenten an und adressierst Sicherheits- und ethische Risiken, die spezifisch für Retrieval-Systeme gelten. Fortgeschrittene Module behandeln Hybrid- und Dense-Retrieval-Strategien, die internen Architekturen von Vector Databases wie Pinecone, Weaviate und Chroma sowie operative Anforderungen — Latenz, Kosten, Monitoring — beim Deployment von RAG in Production. Das Track endet mit agentic RAG-Mustern, bei denen der Retriever selbst zu einem Tool wird, das ein LLM dynamisch aufrufen kann.
Der Lernpfad
Zwölf Kurse schreiten von A1 bis C2 voran. Die ersten beiden Kurse (A1–A2) etablieren Grundlagen: LLM- und RAG-Konzepte, dann LangChains Bausteine. Die B-Level-Kurse (B1–B2) behandeln Document Processing, Embeddings, Vector-Database-Grundlagen, einen kompletten RAG-Aufbau-und-Evaluierungs-Zyklus, Komponentenanpassung und Sicherheitsaspekte. Die C1-Kurse vertiefen sich in fortgeschrittene Retrieval-Techniken und einen tiefgehenden Blick auf Vector-Database-Architekturen, endend mit Productionizing RAG Systems. Die beiden C2-Capstones — Agentic RAG and Tool Integration und Advanced RAG Use Cases and Future Trends — behandeln mehrstufige Agent-Workflows und aufkommende Muster an der Grenze der angewandten LLM-Entwicklung.
Wie es funktioniert
Jeder Kurs ist in kurze, fokussierte Lektionen aufgeteilt, die du im integrierten Code Editor mit Echtzeit-Feedback absolvier st. Ein AI Tutor steht zur Verfügung, wenn du steckenbleibst, und Übungen sind in realistischen Szenarien verankert — echte Dokumente laden, Live-Vector-Stores abfragen und Retrieval-Pipelines debuggen — damit die Fähigkeiten sich direkt auf Production-Arbeit übertragen.