RAG-Entwicklung Praxis – KI mit Unternehmensdaten kombinieren

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung "RAG-Entwicklung Praxis – KI mit Unternehmensdaten kombinieren" lernen Sie, Unternehmensdaten intelligent mit KI zu kombinieren. Sie lernen, Unternehmensdaten wie PDFs, Excel-Dateien und SharePoint-Inhalte in Vektordatenbanken zu indizieren und für KI-Systeme abzurufen. Sie implementieren hybride Suche aus Vektor-, Keyword- und Filtermechanismen für maximale Relevanz und Präzision.

Sie bauen RAG-Pipelines mit LangChain.js oder Python sowie OpenAI oder Azure OpenAI produktiv auf. Sie optimieren Embedding-Modelle wie OpenAI text-embedding-3-large oder Cohere im Hinblick auf Kosten und Performance. Sie lernen, wie Sie Evaluation und Monitoring für RAG-Systeme mit Kennzahlen wie Recall@K und Answer Accuracy systematisch durchführen.

Darüber hinaus betreiben Sie Enterprise-RAG unter Berücksichtigung von Governance, Datenschutz und regulatorischen Anforderungen wie dem EU AI Act rechtssicher.

Zielgruppe Seminar

• Data Engineers,
• Softwareentwickler
• ML Engineers

die Chatbots/Q&A-Systeme mit internen Datenquellen (SharePoint, Confluence, SQL) kombinieren möchten

Voraussetzungen

• Python/JavaScript Grundkenntnisse
• Vertrautheit mit REST-APIs und JSON
• Grundverständnis Large Language Models

Seminarinhalt

Grundlagen & Architektur

• RAG-Konzepte und Systemarchitektur
• Komponenten einer produktiven RAG-Pipeline
• Embeddings und Vektorsuche – Funktionsweise und Grenzen

Dokumentverarbeitung & Vektorisierung

• Strukturierte Aufbereitung von Dokumenten (PDF, HTML, Markdown)
• Chunking-Strategien: strukturell vs. heuristisch
• Metadaten-Design für Retrieval
• Embedding-Generierung mit OpenAI
• Vergleich alternativer Modelle (Überblick)

Vektordatenbank mit Qdrant

• Collections, Vektortypen, Distanzmetriken
• Indexierung und Payload-Filter
• Hybrid-Suche (Vektor + Filter)
• Performance- und Speicheraspekte

RAG-Pipeline ohne Framework

• Manuelles Retrieval (Top-K, Filtering)
• Kontextaufbau und Prompt-Konstruktion
• Antwortgenerierung mit OpenAI
• Fehlerquellen und typische Designfehler

Qualität & Bewertung

• Retrieval-Metriken (Recall@K, MRR)
• Scorecards zur systematischen Bewertung
• Testdaten und reproduzierbare Evaluierung
• Iterative Optimierung der Pipeline

Produktionsaspekte

• Latenz, Caching, Streaming
• Logging und Monitoring
• Sicherheits- und Compliance-Aspekte
• Architekturvarianten für Enterprise-Umgebungen

Praxis

• Aufbau einer vollständigen RAG-Pipeline mit Qdrant und OpenAI
• Dokumentenimport → Indexierung → Retrieval → Chat-Interface
• Analyse und Optimierung anhand von Scorecards

Kompakt gehalten, technologie-fokussiert, ohne Framework-Bindung. Qdrant und OpenAI stehen im Zentrum.

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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