LLM, Retrieval-Augmented Generation (RAG) rendszerek és vektor adatbázisok gyakorlati alkalmazásai workshop
Képzés kód:
LLM, Retrieval-Augmented Generation (RAG) rendszerek és vektor adatbázisok gyakorlati alkalmazásai workshop - Időpontok és jelentkezés
Első oktatási nap: 2026. május 26., további oktatási napok: 27.
Első oktatási nap: 2026. szeptember 2., további oktatási napok: 3.
Első oktatási nap: 2026. december 1., további oktatási napok: 2.
Zártcsoportos képzésre jelentkezem
Jelentkezés időpont nélkül
Képzésünk gyakorlati bevezetést nyújt a RAG (Retrieval-Augmented Generation) rendszerek és vektoralapú keresés világába. Résztvevőként megtanulod, hogyan egészíthető ki egy LLM külső tudásbázissal, hogyan működik az embedding generálás, a vektoradatbázisok kezelése, és hogyan építhető fel egy hatékony dokumentumkereső pipeline. Elméleti alapokkal és hands-on projekttel segítünk abban, hogy magabiztosan alkalmazd a RAG megoldásokat valós fejlesztési környezetben.
- Fejlesztőknek, akik saját AI-keresőt vagy tudásalapú chatbotot szeretnének építeni.
- Adatmérnököknek és gépi tanulással foglalkozóknak, akik embeddingekkel és vektoradatbázisokkal szeretnének dolgozni.
- Mindenkinek, aki szeretné az LLM-eket valós, vállalati adatokkal okosabbá tenni.
- Alapszintű szoftverfejlesztési elméleti ismeretek
- Alapszintű Python programozási ismeretek vagy más programozási nyelv mélyebb ismerete
- Alapszintű LLM promptolási technikák ismerete
Ha még nem rendelkezel LLM API-használati és prompt engineering ismeretekkel, akkor az „LLM-alapú fejlesztés és prompt engineering workshop” tanfolyamunkat ajánljuk, amely megalapozza a generatív AI alkalmazások fejlesztéséhez szükséges gyakorlati tudást.
A képzésen átfogó gyakorlati ismereteket szerzel a retrieval-augmented generation (RAG) rendszerek működéséről és fejlesztéséről. Megismered, hogyan egészíthetők ki a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) külső tudásbázissal vektor alapú keresés segítségével, hogyan zajlik az embedding generálás, a dokumentumok feldarabolása és hogyan lehet releváns találatokat visszakeresni különböző vektoradatbázisok (Chroma, FAISS, Milvus) használatával. A képzés során kitérünk a metrikákra, teljesítménymérésre és a RAG pipeline monitoringjára is.
Kiemelt figyelmet fordítunk a gyakorlati alkalmazásra: lépésről lépésre elkészítesz egy saját dokumentumalapú keresőt, amely feltöltés, indexelés és lekérdezés alapján képes pontos válaszokat generálni LLM segítségével. A projekt során áttekintjük a legjobb gyakorlatokat, biztonsági szempontokat (API-kulcs kezelés, titkosítás), valamint a RAG rendszerek egyszerű integrációs lehetőségeit például FastAPI-n keresztül. A képzés célja, hogy magabiztosan tudj önállóan is RAG pipeline-t építeni és továbbfejleszteni valós felhasználásra.
A képzés tematikája:
Nagyon sok volt ez a 2 nap, de többet tanultam 2 nap alatt, mint az elmúlt 20 évben.
Amrest Vendéglátó Kft.