Large Language Models (LLM) – RAG-Tuning und Evaluation
Sie erfahren, wie Sie die Qualität von RAG-Systemen bewerten und verbessern. Der Kurs vermittelt Metriken, Tuning-Strategien und Evaluationsmethoden für robuste und nachvollziehbare LLM-Anwendungen im Unternehmen.
Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB).
Kursdetails & Termine
Kursbeschreibung
Sie erfahren, wie Sie die Qualität von RAG-Systemen bewerten und verbessern. Der Kurs vermittelt Metriken, Tuning-Strategien und Evaluationsmethoden für robuste und nachvollziehbare LLM-Anwendungen im Unternehmen.
Seminarinhalte
Grundlagen von Retrieval-Qualität
- Metriken: Recall, Precision, nDCG
- Warum klassisches IR- und LLM-Tuning zusammengehören
Tuning-Strategien
- Chunking-Varianten (Overlaps, Semantik-basiert)
- Embedding-Modelle vergleichen
- Index-Parameter optimieren (z. B. k, Abstandsmessung)
Re-Ranking & Hybrid Search
- Lexikalische + semantische Suche kombinieren
- Einsatz von Cross-Encodern
- Trade-offs zwischen Qualität und Kosten
Evaluationstechniken
- Human-in-the-loop Verfahren
- Automatisierte Evals: BLEU, ROUGE, BERTScore, G-Eval
- Benchmark-Sets aufbauen
Qualitätssicherung im Betrieb
- Bias-Checks, Halluzinationsanalyse
- Drift Detection bei Embeddings
- Canary-Tests für neue Pipelines
Monitoring & Reporting
- KPI-Tracking: Retrieval-Präzision, Factuality
- Dashboards für Stakeholder
- Feedback Loops und kontinuierliche Verbesserung
Zielgruppe
Alle, die Retrieval-Systeme mit LLMs professionell betreuen oder evaluieren - z.?B. in AI-Teams, QA, Produktentwicklung oder technischem Projektmanagement.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in NLP oder Vektorsuche sowie erste Erfahrungen mit RAG, LangChain oder LLM-Entwicklung sind von Vorteil. Basiswissen in Python wird empfohlen.
Lernziele
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