RAG Grundlagen
Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet LLMs mit unternehmenseigenen Wissensdatenbanken: das Modell antwortet nicht nur aus seinem Training, sondern greift auf aktuelle, unternehmensspezifische Dokumente zurück. Sie lernen, wie RAG-Systeme von der Dokument-Verarbeitung über Embedding und Vector Search bis hin zur Antwort-Generierung aufgebaut und betrieben werden.
Ziele
Sie können nach diesem Kurs ein vollständiges RAG-System implementieren: Dokumente einlesen und chunken, Embeddings erzeugen, in einer Vektordatenbank speichern und über eine LLM-Pipeline abrufbar machen. Sie verstehen die wichtigsten Qualitäts-Hebel und können häufige Probleme wie schlechte Retrieval-Ergebnisse diagnostizieren.
Behandelte Themen
Die Module im Überblick
Modul 1: RAG verstehen — Warum und wann?
- Grenzen von LLMs: veraltetes Wissen, Halluzinationen und keine Firmendaten
- RAG-Architektur-Überblick: Indexing-Pipeline und Query-Pipeline
- RAG vs. Fine-Tuning vs. In-Context Learning: Vor- und Nachteile
- Anwendungsszenarien: Dokumenten-QA, Helpdesk, interne Suche und Compliance
Modul 2: Dokument-Ingestion und Chunking
- Dokument-Loader: PDF, Word, Confluence, Webseiten und Datenbanken
- Chunking-Strategien: feste Größe, Satz-basiert, semantisch und hierarchisch
- Metadaten: was an jeden Chunk gehört und warum
- Preprocessing: Rauschen entfernen, Struktur erhalten
Modul 3: Embeddings und Vektordatenbanken
- Embedding-Modelle: OpenAI, Cohere, lokale Modelle (sentence-transformers)
- Vektordatenbanken im Überblick: ChromaDB, pgvector, Pinecone und Weaviate
- Similarity Search: Cosine-Ähnlichkeit, HNSW und hybride Suche
- Daten einspielen und aktuell halten: Indexierung und Updates
Modul 4: Query-Pipeline und Antwort-Generierung
- Query-Transformation: Suchanfrage verbessern und erweitern
- Retrieval: Top-k und Reranking mit Cross-Encoder-Modellen
- Prompt-Konstruktion: Kontext sauber in den Prompt einbauen
- Antwort-Generierung: Quellen-Angaben und Konfidenz-Signale
Modul 5: Evaluation und häufige Probleme
- RAGAS: automatisierte RAG-Evaluation (Faithfulness, Relevanz, Recall)
- Häufige Fehler: schlechtes Chunking, falsche Embedding-Modelle, zu viel Kontext
- Debugging-Workflow: Retrieval-Qualität und Generierungs-Qualität trennen
- Einfaches Deployment: FastAPI-RAG-Endpunkt aufsetzen
Kodschul-Trainer & Team
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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