RAG in der Praxis - Advanced: Architektur, Evaluation & produktiver Betrieb

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung "RAG in der Praxis - Advanced: Architektur, Evaluation & produktiver Betrieb" lernen Sie, produktionsreife Retrieval-Augmented-Generation-Systeme (RAG) zu entwerfen, zu evaluieren und sicher zu betreiben. Sie vertiefen fortgeschrittene Retrieval-Strategien, optimieren Ranking- und Reranking-Mechanismen und setzen Hybrid-, Graph- und Permission-aware-Ansätze gezielt ein, um die Qualität und Robustheit Ihrer RAG-Systeme zu maximieren. Ein Schwerpunkt liegt auf systematischer Evaluation und Testing, inklusive Aufbau von Golden Datasets, automatisierten RAG-Tests und Integration in CI/CD-Pipelines.

Sie analysieren typische Schwächen produktiver Systeme, debuggen Retrieval- und Generierungspipelines und lernen, Context Noise, Missing Evidence und Semantic Near-Misses messbar zu reduzieren. Darüber hinaus behandeln Sie Security-, Governance- und Compliance-Aspekte, absichern von Dokumentenquellen sowie Monitoring, Feedback-Loops und Kostenoptimierung für skalierbare RAG-Architekturen. Nach Abschluss sind Sie in der Lage, RAG-Systeme als überprüfbare, wartbare und hochperformante Produktionslösungen zu verantworten und langfristig in Enterprise-Umgebungen zu betreiben.

Zielgruppe Seminar

• KI- und LLM-Entwickler mit RAG-Erfahrung
• ML- / Data- / Search Engineers
• Software- und Cloud-Architekten
• Teams, die RAG-Systeme bereits einsetzen oder kurz vor dem Go-Live stehen
• Technische Entscheider, die produktive RAG-Systeme bewerten, skalieren oder absichern

Voraussetzungen

• Teilnahme am Einsteigerseminar „RAG in der Praxis – Aufbau und Betrieb von Retrieval-Augmented Generation Systemen“ oder vergleichbare praktische Erfahrung
• Sehr gute Kenntnisse im Umgang mit LLM-APIs
• Solide Python-Kenntnisse
• Grundverständnis von Vektor-Retrieval, Embeddings und RAG-Pipelines

Seminarinhalt

Advanced RAG Failure Analysis

• Typische Schwächen produktiver RAG-Systeme
• Ursachenanalyse: Retrieval-Fehler vs. Generierungsfehler
• Systematisches Debugging von Retrieval-Pipelines
• Analyse von Context Noise, Missing Evidence und Semantic Near-Misses

Fortgeschrittene Retrieval-Strategien

• Hybrid Search: Kombination aus Dense Retrieval und Keyword-basierter Suche
• Score-Fusion und Ranking-Strategien
• Query Transformations: Rewriting, Decomposition, Multi-Query-Retrieval
• Iteratives Retrieval für komplexe Fragestellungen

Reranking & Relevance Optimization

• Cross-Encoder-Reranking vs. Late-Interaction-Modelle
• Auswahl und Einsatz von Rerankern in produktiven Pipelines
• Trade-offs zwischen Qualität, Latenz und Kosten
• Best-Practice-Strategien für mehrstufige Retrieval-Pipelines

Context Engineering & Knowledge Structuring

• Fortgeschrittene Chunking-Strategien
• Struktur-erhaltendes Retrieval (Überschriften, Tabellen, Kapitel)
• Context Packing und Re-Ordering
• Window- und Sentence-Level Retrieval

Evaluation & Testing von RAG-Systemen

• Warum klassische Metriken nicht ausreichen
• Offline-Evaluation: Context Precision, Recall, Faithfulness
• Aufbau von Golden Datasets und QA-Pairs
• Automatisierte RAG-Tests und Regression-Checks
• Integration von Evaluation in CI/CD-Pipelines

Security & Governance in RAG-Systemen

• Prompt Injection und Retrieval-basierte Angriffe
• RAG Poisoning und Datenmanipulation
• Absicherung von Dokument- und Kontextquellen
• Permission-aware Retrieval und rollenbasierte Zugriffskontrolle
• Datenschutz, Audit-Trails und Compliance-Aspekte

Betrieb, Monitoring & Skalierung

• Observability für RAG-Systeme
• Logging von Retrieval- und Generierungsschritten
• Feedback-Loops und kontinuierliche Qualitätsverbesserung
• Kostenkontrolle, Caching-Strategien und Performance-Optimierung
• Umgang mit Embedding- und Daten-Drift

Wrap-Up & Ausblick

• RAG als langfristiges Wissenssystem
• Zusammenspiel von RAG, Agenten und Tool-Systemen
• Roadmap von Proof-of-Concept zu Enterprise-RAG
• Offene Fragen und Erfahrungsaustausch

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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