コース
End-to-End RAG with Weaviate
中級スキルレベル
更新済み 2026/03
PythonArtificial Intelligence2 時間4 ビデオ14 演習1,200 XP修了証明書
無料アカウントを作成する
Googleで続行その他のオプションを表示または
数千社の学習者に愛されています
チームをトレーニングしますか?
法人向けに試すコースの説明
前提条件
Working with the OpenAI API1
RAG Fundamentals with Weaviate
Discover how Weaviate enables RAG applications! You'll build a RAG workflow end-to-end by-hand to get familiar with the Retrieval-Augmentation-Generation steps. This understanding will enable robust and optimized RAG workflows in Chapter 2 using Weaviate.
2
End-to-End RAG with Weaviate
Although coding out RAG workflows by-hand is fun, you may be missing out on optimizations provided by tools like Weaviate. In this chapter, you'll embed, store, retrieve, and generate responses all using Weaviate!
3
Multi-Modal RAG
In the last chapter, you used the text content from the PDF documents to build your document chunks, but left the image content behind. This results in a lot of lost context that might be useful for retrieval and generation! In this chapter, you'll use ColPali multi-modal models to embed and generate text and images to provide more context for your model responses.
End-to-End RAG with Weaviate
コース完了 19百万人の学習者に加わって、今日からEnd-to-End RAG with Weaviateを始めましょう!
無料アカウントを作成する
Googleで続行その他のオプションを表示または
DataCamp for Mobileでデータスキルを磨きましょう
モバイル コースと毎日の 5 分間のコーディング チャレンジで、外出先でも進歩できます。