RAG Schulungen & Inhouse Seminare

Ein Prototyp ist schnell gebaut, aber im produktiven Einsatz scheitern viele Systeme an der mangelnden Qualität der gefundenen Informationen oder an der Geschwindigkeit. Im Advanced-Kurs lernen Sie fortgeschrittene Strategien wie „Reranking“, um die besten Treffer zu sortieren, und „Query Transformation“, um unpräzise Nutzerfragen zu optimieren. Ein zentraler Bestandteil ist die Evaluation: Sie erfahren, wie man mit speziellen Metriken (z. B. RAGAS) objektiv misst, wie treu und relevant die Antworten der KI wirklich sind. Nur ein messbares System ist ein verlässliches System für den Unternehmenseinsatz.

Python ist die Lingua Franca der KI und bietet mit Bibliotheken wie LangChain oder LlamaIndex das notwendige Werkzeug, um unstrukturierte Texte zu säubern, zu zerteilen (Chunking) und in Vektoren umzuwandeln. In den Python-Workflows lernen Sie, wie Sie NLP-Pipelines automatisieren, um tausende Dokumente effizient für die KI aufzubereiten. Sie meistern den gesamten Prozess vom Einlesen der Daten bis zur Bereitstellung einer interaktiven Chat-Schnittstelle. Dies gibt Ihnen die volle Kontrolle über die Datenhoheit und die Qualität Ihrer KI-Anwendung.

GraphRAG nutzt Graph-Datenbanken wie Neo4j, um Informationen nicht nur als Punkte im Raum, sondern als Netz von Beziehungen darzustellen. Dies ist besonders mächtig, wenn Fragen beantwortet werden müssen, die das Verknüpfen von Informationen über mehrere Ecken erfordern (z. B. „Welche Risiken bestehen für Kunden von Zulieferer X?“). Der Spezialkurs zeigt Ihnen, wie Sie Python nutzen, um Wissen in Graphen zu extrahieren und diese für das LLM abfragbar zu machen. Es ist die modernste Form der KI-Recherche, die tiefgreifende Analysen ermöglicht, die mit Standard-RAG unmöglich wären.

In großen Unternehmen liegen Daten oft in riesigen „Data Lakes“ (wie auf Databricks), was herkömmliche RAG-Tools an ihre Grenzen bringt. Die Enterprise-Kurse vermitteln, wie Sie RAG direkt auf Ihrem Lakehouse implementieren, um Milliarden von Datensätzen in Echtzeit zu durchsuchen. Sie lernen, wie Sie Multimodale LLMs einbinden, die nicht nur Text, sondern auch Tabellen und Diagramme verstehen können. Dies ermöglicht eine KI-Strategie, die mit der gesamten Datenmenge Ihres Unternehmens skaliert, anstatt nur auf kleinen Datensilos zu arbeiten.

NVIDIA bietet mit speziellen Frameworks die Möglichkeit, RAG-Systeme so zu optimieren, dass sie auch bei komplexen agentenbasierten Aufgaben extrem niedrige Ladezeiten (Latenzen) aufweisen. Im BRAL-Kurs lernen Sie, wie Sie Agenten entwickeln, die mithilfe von LLMs logische Schlussfolgerungen ziehen und in Echtzeit auf externe APIs zugreifen. Durch die Nutzung von GPU-beschleunigten Datenbanken und Modellen können diese Agenten hunderte Dokumente in Millisekunden analysieren. Dies ist die Voraussetzung für den Einsatz von KI in zeitkritischen Bereichen wie dem Kundensupport oder der Finanzanalyse.