RAG Fortgeschrittene
Einfache RAG-Systeme scheitern in der Produktion an schlechtem Retrieval, unzureichender Evaluation und mangelnder Skalierbarkeit. Dieser Kurs vermittelt die Techniken, die den Unterschied zwischen einem Demo-System und einer produktionsreifen Wissensdatenbank ausmachen: Advanced Chunking, hybride Suche, Reranking, Agentic RAG und systematische Evaluation.
Ziele
Sie kennen nach diesem Kurs die wichtigsten Hebel zur Verbesserung der Retrieval-Qualität und können systematisch diagnostizieren, was in einem bestehenden RAG-System nicht funktioniert. Sie können Agentic RAG-Workflows implementieren und wissen, wie RAG-Systeme auf Unternehmens-Scale deployt und betrieben werden.
Behandelte Themen
Die Module im Überblick
Modul 1: Advanced Chunking und Indexierungs-Strategien
- Hierarchisches Chunking: Parent-Child-Chunks für besseren Kontext
- Semantisches Chunking: Grenzen nach Bedeutung, nicht nach Zeichen
- Document Summary Index: übergeordnete Zusammenfassungen als Einstiegspunkt
- Multi-Modal Indexierung: Tabellen, Bilder und strukturierte Daten
Modul 2: Advanced Retrieval — Hybride Suche und Reranking
- Hybride Suche: Vektorsuche und BM25 kombinieren
- Sparse-Dense Fusion: RRF und andere Kombinations-Strategien
- Reranking mit Cross-Encoder-Modellen: Cohere Rerank und lokale Alternativen
- Query Expansion und HyDE: Suchanfragen durch Hypothesen verbessern
Modul 3: Agentic RAG und komplexe Abfragen
- Agentic RAG: LLM entscheidet, welche Quellen es konsultiert
- Multi-Hop Retrieval: Antworten aus mehreren Retrieval-Schritten zusammensetzen
- Self-RAG: Modell bewertet selbst, ob Retrieval hilfreich war
- Routing: verschiedene Indizes für verschiedene Fragetypen
Modul 4: Systematische Evaluation
- RAGAS-Framework: Faithfulness, Answer Relevance und Context Recall
- Synthetische Testdatensätze generieren
- A/B-Testing verschiedener Chunking- und Retrieval-Strategien
- Continuous Evaluation in CI/CD: Qualität bei jeder Änderung prüfen
Modul 5: Produktionsbetrieb und Skalierung
- Multi-Tenant RAG: mehrere Kunden mit getrennten Indizes
- Inkrementelle Updates: neue Dokumente ohne Re-Indexierung einpflegen
- Caching-Strategien: Semantic Caching für häufige Anfragen
- Observability: RAG-spezifisches Monitoring und Alerting
Kodschul-Trainer & Team
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Selina Schmid
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So läuft das Training ab
Unsere Schulungen sind 100% hands-on, mit einem praktischen Anteil von 70% und 30% Theorie. Sie finden vor Ort, bei uns oder online (auf allen gängigen Plattformen) statt. Zusätzlich erhalten die Teilnehmenden kostenfrei Hands-outs und Unterlagen, die sie zur Vertiefung und weiteren Anwendung nutzen können.
Grundlagen
Zu Beginn sorgen wir dafür, dass alle Teilnehmenden auf denselben Wissensstand gebracht werden, unabhängig von ihrem Ausgangsniveau. So wird jeder optimal auf die weiteren Themen vorbereitet, und niemand bleibt zurück.
Durchführung
Wir starten mit einer Einführung in das Thema, gefolgt von Demos und praxisnahen Beispielen. Anschließend üben die Teilnehmenden eigenständig, während der Trainer individuelles Feedback gibt und bei Bedarf Korrekturen vornimmt.
Anwendungsfälle
Das Gelernte wird auf konkrete Anwendungsfälle der Teilnehmenden angewendet. In einer praxisorientierten Session erarbeiten wir gemeinsam Lösungen, die den Teilnehmern helfen, das Wissen direkt in ihren Arbeitsalltag zu integrieren.
Am häufigsten gestellte Fragen
Für wen ist dieser Kurs konzipiert?
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Selina Schmid
Leiterin Kodschul