RAG & Retrieval

RAG und Retrieval für wissensbasierte AI-Systeme

Eigene Wissensbestände zuverlässig mit Large Language Models verbinden.

Trainingsformat

2–4 Tage, abhängig von Tiefe und Schwerpunkten

Inhalt und Umfang werden an das Team und die gewünschten Schwerpunkte angepasst.

Bereich

AI Engineering

Umfang

2–4 Tage, abhängig von Tiefe und Schwerpunkten

Ausrichtung

Praxisorientiert

Sprache

Deutsch oder Englisch

Über das Training

Das Training behandelt Retrieval-Augmented Generation als Engineering-Problem. Von Dokumentaufbereitung und Chunking über Embeddings und klassische Suche bis zu Retrieval-Strategien und Evaluation entsteht ein Verständnis dafür, wie belastbare wissensbasierte AI-Systeme aufgebaut werden.

Lernziele

RAG-Architekturen verstehen und entwerfen Dokumente sinnvoll für Retrieval aufbereiten Embedding- und Retrieval-Verfahren einordnen Retrieval-Qualität systematisch verbessern RAG-Systeme evaluieren und typische Fehler analysieren

Inhalte und Schwerpunkte

RAG-Architektur Ingestion und Dokumentaufbereitung Chunking-Strategien Embeddings Vector Search BM25 und klassische Suche Hybrid Retrieval Query Transformation Reranking Context Building Evaluation und Observability Security und Zugriffskontrolle

Praxis im Training

Die Teilnehmer bauen schrittweise eine Retrieval-Pipeline auf und untersuchen, wie sich Chunking, Suchverfahren, Queries und Reranking auf die Qualität der bereitgestellten Kontexte auswirken.

Teilnehmerprofil

Für wen ist das Training?

Softwareentwickler und AI-Engineering-Teams, die eigene Dokumente, Daten oder Wissensbestände mit LLM-Anwendungen verbinden möchten.

Voraussetzungen

Programmiererfahrung sowie grundlegendes Verständnis von LLMs und deren API-Nutzung. Python-Kenntnisse sind für die praktischen Beispiele sinnvoll.

Typischer Umfang

2–4 Tage, abhängig von Tiefe und Schwerpunkten

Training anfragen

Passt das Training zu Ihrem Team?

In einem kurzen Vorgespräch klären wir Vorkenntnisse, Ziele und mögliche Schwerpunkte.

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Individuelles Trainingskonzept

Das Training wird an Ihr Team angepasst.

Die beschriebenen Inhalte bilden den fachlichen Rahmen. Welche Themen vertieft werden, welche Beispiele zum Einsatz kommen und wie viel Zeit einzelne Bereiche erhalten, richtet sich nach den Vorkenntnissen, Zielen und technischen Herausforderungen der Teilnehmer.

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