End-to-End RAG mit Weaviate

MittelSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 03/2026

Lerne RAG mit Weaviate kennen! Füge Text und Bilder zum Abrufen ein und probiere die Vektor-, BM25- und Hybridsuche aus.

Kursbeschreibung

Lerne, wie du von einfachen LLM-Aufrufen zu multimodalen RAG-Workflows mit Weaviate gelangst! Du lernst, PDF-Dokumente zu verarbeiten, um wichtige Textinhalte wie Absätze, Überschriften und Tabellen zu extrahieren. Du erstellst Embeddings und speicherst diese Daten zur Abfrage in Weaviate. Abschließend formulierst du effektive Retrieval-Prompts für generative Modelle. Zum krönenden Abschluss behandelst du PDFs als Bilder, um Kontext aus Grafiken und Diagrammen zu erhalten, der sonst verloren geht. Du nutzt das multimodale Embedding-Modell ColPali zusammen mit einem multimodalen Generationsmodell von OpenAI, um erste Unterhaltungen mit Bildern und Dokumenten zu führen!

Voraussetzungen

Working with the OpenAI API

RAG-Grundlagen mit Weaviate

Entdecke, wie Weaviate RAG-Anwendungen ermöglicht! Du baust einen RAG-Workflow Schritt für Schritt von Hand auf, um die Schritte Retrieval–Augmentation–Generation kennenzulernen. Dieses Verständnis ermöglicht dir in Kapitel 2 robuste und optimierte RAG-Workflows mit Weaviate.

Von RAG zu Reichtum!

50 XP

Textgenerierung mit LLMs

100 XP

Text-Embeddings erstellen

100 XP

Text-Embeddings vergleichen

100 XP

Das "R", "A" und "G" zusammenführen

100 XP

Kapitel starten

End-to-End RAG mit Weaviate

Auch wenn es Spaß macht, RAG-Workflows von Hand zu coden, verpasst du dabei möglicherweise Optimierungen durch Tools wie Weaviate. In diesem Kapitel erstellst du Embeddings, speicherst, rufst ab und generierst Antworten – alles mit Weaviate!

RAG-Workflows mit Weaviate

50 XP

Extraktion und Chunking von PDF-Text

100 XP

Weaviate einrichten

100 XP

Abfragen in Weaviate

100 XP

RAG von oben bis unten

100 XP

Kapitel starten

Multimodales RAG

Im letzten Kapitel hast du die Textinhalte der PDF-Dokumente genutzt, um deine Dokument-Chunks zu erstellen, die Bildinhalte jedoch außen vor gelassen. Dadurch geht wertvoller Kontext verloren, der fürs Retrieval und die Generierung hilfreich sein kann! In diesem Kapitel verwendest du die multimodalen ColPali-Modelle, um Text und Bilder zu embedden und zu generieren und so mehr Kontext für die Antworten deines Modells bereitzustellen.

RAG mit Text und Bildern

50 XP

Vorbereitung für Multi-Modal RAG

100 XP

Multi-Modal RAG mit Weaviate

100 XP

Glückwunsch!

50 XP

Kapitel starten

End-to-End RAG mit Weaviate

Kurs
abgeschlossen

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