AI RAG Engineering

AI RAG Engineering

Lernen Sie, produktionsreife Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systeme zu entwickeln, die große Sprachmodelle intelligent mit kontextuellen Wissen kombinieren.

Fortgeschritten
Artificial Intelligence
2 Tage

Was Sie in diesem Training lernen werden

WARUM DIESER KURS EIN GAMECHANGER IST: Die meisten Engineers behandeln RAG als Black Box – sie verstehen die Theorie, haben aber Schwierigkeiten, RAG-Systeme zu konzipieren, zu optimieren und bereitzustellen, die in der Produktion zuverlässig funktionieren. Dieser Kurs verwandelt RAG von abstrakten Konzepten in greifbare, einsetzbare Fähigkeiten. Sie werden ein komplettes Chatbot-System von Grund auf entwickeln und jede Komponente der RAG-Pipeline verstehen.

ÜBER DIESEN KURS: Anstatt abstrakter Beispiele entwickeln Sie einen Chatbot – ein echtes RAG-System, das Kundenfragen beantwortet, indem es Informationen aus tatsächlichen Website-Inhalten abruft und synthetisiert. Am Ende des Kurses haben Sie einen funktionierenden Prototyp, den Sie deployen können. Sie beherrschen Datenerfassung, Embeddings & Vektorsuche, LLM-Integration, Sicherheits- & Qualitätskontrollen und Docker-Deployment.

Agenda

RAG-Grundlagen & Architektur

Datengrundlage & Embeddings

Erweitertes Retrieval

LLM-Integration & Chat-Backend

Sicherheit & Produktionsreife

Deployment

Zielgruppe

Dieses Training richtet sich an

  • Software Engineers, die RAG-Systeme tiefgehend verstehen möchten
  • DevOps-Professionals, die KI-Systeme bereitstellen
  • KI/ML-Practitioners, die Produktionsanwendungen entwickeln
  • Alle, die an KI-Entwicklung interessiert sind

Vorraussetzungen

Folgendes sollten Sie mitbringen um von diesem Training zu profitieren:

  • Grundlegende Python-Kenntnisse (vertraut mit Funktionen, Klassen, Bibliotheken)
  • Verständnis von APIs (REST, HTTP-Grundlagen)
  • Sicher im Umgang mit KI-Tools (Copilot oder ähnlich)

Style

Unsere erfahrenen Trainer vermitteln Ihnen die Inhalte mit einem Mix aus:

  • Inhalte mit echten Szenarien aus dem Entwickleralltag
  • Praktische Übungen in Form von Hands on Labs
  • Offizielle Trainingspartner (Mondoo & IBM HashiCorp)
  • Lebenslanger Zugriff auf Kursunterlagen
  • Update Infos auch nach dem Workshop
  • Expert:innen mit echter Projekterfahrung

Technische Vorraussetzungen

Wir empfehlen das folgende Equipment:

  • Stabile Internetverbindung
  • Zugang zu KI-Tools und -Diensten (z.B. OpenRouter, Groq, OpenAI API) (Ggf. müssen kostenlose Konten erstellt werden)
  • Browser kompatibel mit modernen Webanwendungen (z.B. Chrome)
  • Falls Sie demonstrierte Tools selbst ausprobieren möchten: Code-Editor (z.B. VS Code) mit ausreichender Hardware (GPU) und einer Python-Installation

Bicycle

Vorteile

Multiple Hands On Labs

Mehrere Hands-On-Labs

Personal Certificate

Persönliches Zertifikat

Virtual Classroom

Virtuelles Klassenzimmer

Own Lab-Environment

Eigene Lab-Umgebung

Tadpole
Frog

Brauchen Sie mehr als eine Schulung?

Schulungen sind oft nur der erste Schritt. Viele Teams erkennen, dass sie über den Kurs hinaus Unterstützung benötigen, um die Dinge in der Produktion zum Laufen zu bringen, den Prozess zu beschleunigen oder kurzfristige Engpässe zu überbrücken..

Wir unterstützen Sie über die Schulung hinaus durch praktische Beratung, Projektzusammenarbeit oder als integriertes Enablement-Team. Wir helfen Ihnen dabei, das Gelernte anzuwenden, Entscheidungen zu validieren und mit Zuversicht voranzukommen.

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