RAG & LLM-Apps · Online

RAG & LLM-Apps Schulung online

RAG und LLM-Anwendungen entwickeln: Embeddings, Vektordatenbanken, Chunking, Retrieval, Evaluierung, Kosten und Datenschutz.

Alle 29 RAG & LLM-Apps-Kurse sind als interaktives Live-Online-Training buchbar – mit Trainer:in, Übungen und Breakout-Sessions.

Retrieval-Augmented Generation verbindet Sprachmodelle mit Ihrem eigenen Wissen: Handbücher, Verträge, Tickets, Wikis oder Produktdaten werden durchsuchbar gemacht und dem Modell zur Laufzeit als Kontext übergeben. So entstehen Assistenten, die fundiert mit Quellenangaben antworten, statt zu halluzinieren. In dieser zweitägigen Schulung bauen Sie eine vollständige RAG-Pipeline von der Dokumentaufbereitung über Embeddings und Vektordatenbank bis zur Antwortgenerierung und lernen anhand eigener Testdokumente, an welchen Stellschrauben die Qualität der Antworten tatsächlich entschieden wird.

Alle Kurse finden auch als Live-Online-Training statt: mit echter Trainerin oder echtem Trainer, interaktiven Übungen, Breakout-Räumen und gemeinsamer Übungsumgebung. Sie benötigen lediglich einen Laptop, ein Headset und eine stabile Internetverbindung – teilnehmen können Sie aus ganz Deutschland, Österreich, der Schweiz und darüber hinaus.

Terminvorschläge – Online

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Mi, 25. November 2026 – Do, 26. November 2026 Online Anfragen
  • Mo, 7. Dezember 2026 – Di, 8. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Di, 19. Januar 2027 – Mi, 20. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mi, 27. Januar 2027 – Do, 28. Januar 2027 Online Anfragen
  • Do, 4. Februar 2027 – Fr, 5. Februar 2027 Online Anfragen
  • Di, 9. Februar 2027 – Mi, 10. Februar 2027 Online Anfragen

Kerninhalte aller RAG & LLM-Apps-Kurse

Modul 1 Grundlagen von RAG und LLM-Anwendungen
  • Architektur einer RAG-Pipeline: Ingestion, Indexierung, Retrieval, Generierung
  • Embeddings verstehen: semantische Ähnlichkeit, Dimensionen, Modellauswahl
  • RAG, Fine-Tuning und lange Kontextfenster sinnvoll gegeneinander abwägen
  • Strukturierte Ausgaben, Quellenangaben und Umgang mit Halluzinationen
Modul 2 Dokumentaufbereitung und Chunking
  • PDF, Office-Dokumente, HTML und Tabellen zuverlässig extrahieren
  • Chunking-Strategien: feste Größe, strukturbasiert, semantisch, mit Überlappung
  • Metadaten anreichern und kontextuelle Zusammenfassungen pro Chunk erzeugen
  • Inkrementelle Aktualisierung und Löschung von Dokumenten im Index
Modul 3 Vektordatenbanken und Retrieval-Strategien
  • Vektordatenbanken und -erweiterungen im Vergleich, etwa pgvector, Qdrant, Weaviate oder OpenSearch
  • Hybride Suche aus Vektor- und Volltextsuche mit BM25
  • Reranking, Metadatenfilter und Query-Umformulierung
  • Agentisches Retrieval: das Modell entscheidet selbst über Suchschritte und Werkzeuge
Modul 4 Evaluierung und Qualitätssicherung
  • Testdatensätze aus echten Fragen aufbauen und pflegen
  • Retrieval-Metriken wie Recall und Precision sowie Antwortmetriken wie Faithfulness
  • LLM-as-a-Judge sinnvoll einsetzen und kalibrieren
  • Regressionstests bei Änderungen an Chunking, Modell oder Prompt
Modul 5 Betrieb, Kosten und Datenschutz
  • Prompt-Caching, Batch-Verarbeitung und Modellwahl zur Kostensenkung
  • Latenz optimieren und Antworten streamen
  • Berechtigungen auf Dokumentebene, Mandantentrennung und Schutz vor Prompt Injection
  • Datenschutz: Datenresidenz, Auftragsverarbeitung, Löschkonzepte, DSGVO und EU AI Act

RAG & LLM-Apps-Kurse in Online

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