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Context Engineering – Wissen und Regeln für KI-Anwendungen strukturieren

Im Kurs Context Engineering lernen Sie, Informationen für wiederkehrende KI-Aufgaben gezielt auszuwählen und zu strukturieren. Sie organisieren Quellen, Anweisungen und Memory, prüfen den Kontext und erhalten Einblicke in Retrieval, Verdichtung sowie MCP-Connectors. Ein Kontextkonzept wird erprobt.

Live-Online & Vor Ort330 Termine1 Tag
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Kurspreis890 €zzgl. MwSt.
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Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.

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Kursdetails & Termine

Kursbeschreibung

Lernen Sie, Informationen für wiederkehrende KI-Aufgaben gezielt auszuwählen und zu strukturieren. Sie organisieren Quellen, Anweisungen und Memory und prüfen die Qualität des bereitgestellten Kontexts.

Sie erhalten Einblicke in Retrieval, Verdichtung und MCP-Connectors. Abschließend erproben Sie ein Kontextkonzept und legen Regeln für dessen Pflege fest.

Hinweis:
Für den Kurs können verschiedene KI-Modelle genutzt werden. Wir klären im Vorfeld ab, welches Modell für Sie am passendsten ist.

Diese Schulung ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.

Seminarinhalte

Kontext verstehen

  • Abgrenzung zu Prompt Engineering und RAG
  • Kontextbestandteile, Memory und Kontextfenster
  • Informationsüberlastung und Context Rot

Informationen strukturieren

  • Quellen, Anweisungen und Versionsstände
  • Memory, Sichtbarkeit und Löschung
  • Verantwortlichkeiten für Freigabe und Pflege

Kontext bereitstellen

  • Informationen auswählen und verdichten
  • Widersprüche und fehlende Quellen behandeln
  • Retrieval und gezieltes Nachladen kennenlernen

Abläufe und Connectors

  • Arbeitszustände und Zwischenergebnisse festhalten
  • Verdichtungsverluste mit Originalquellen prüfen
  • MCP, Datenflüsse und Berechtigungen einordnen

Qualität und Sicherheit

  • Quellenbezug, Aktualität und Memory testen
  • Prompt Injection und Vertrauensgrenzen
  • Vertrauliche Daten und KI-Kompetenz

Praxis

  • Kontextkonzept in einem festgelegten Werkzeug erproben
  • Quellenkonflikte und Informationsverluste testen
  • Pflege- und Freigabeprozess dokumentieren

Zielgruppe

Der Kurs richtet sich an erfahrene KI-Anwendende und Mitarbeitende aus Prozessmanagement, Wissensmanagement und Digitalisierung.

Voraussetzungen

Praktische Erfahrung mit generativer KI und strukturiertem Prompting wird vorausgesetzt. Kenntnisse entsprechend dem Prompt-Engineering-Grundlagenkurs werden empfohlen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

Lernziele

Sie lernen, Informationen für wiederkehrende KI-Aufgaben gezielt auszuwählen, zu strukturieren und als belastbaren Kontext bereitzustellen. Dazu organisieren Sie Quellen, Anweisungen und Memory, prüfen die Kontextqualität und erproben ein Kontextkonzept mit Regeln für Pflege und Freigabe.

Firmenseminar anfragen

Fragen Sie diesen Kurs für Ihr Team oder Unternehmen an. Wir prüfen passende Termine, Formate und individuelle Anforderungen und melden uns persönlich mit einem Vorschlag.

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Lernen Sie, Informationen für wiederkehrende KI-Aufgaben gezielt auszuwählen und zu strukturieren. Sie organisieren Quellen, Anweisungen und Memory und prüfen die Qualität des bereitgestellten Kontexts.

Sie erhalten Einblicke in Retrieval, Verdichtung und MCP-Connectors. Abschließend erproben Sie ein Kontextkonzept und legen Regeln für dessen Pflege fest.

Hinweis:
Für den Kurs können verschiedene KI-Modelle genutzt werden. Wir klären im Vorfeld ab, welches Modell für Sie am passendsten ist.

Diese Schulung ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.

Kontext verstehen

  • Abgrenzung zu Prompt Engineering und RAG
  • Kontextbestandteile, Memory und Kontextfenster
  • Informationsüberlastung und Context Rot

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  • Quellen, Anweisungen und Versionsstände
  • Memory, Sichtbarkeit und Löschung
  • Verantwortlichkeiten für Freigabe und Pflege

Kontext bereitstellen

  • Informationen auswählen und verdichten
  • Widersprüche und fehlende Quellen behandeln
  • Retrieval und gezieltes Nachladen kennenlernen

Abläufe und Connectors

  • Arbeitszustände und Zwischenergebnisse festhalten
  • Verdichtungsverluste mit Originalquellen prüfen
  • MCP, Datenflüsse und Berechtigungen einordnen

Qualität und Sicherheit

  • Quellenbezug, Aktualität und Memory testen
  • Prompt Injection und Vertrauensgrenzen
  • Vertrauliche Daten und KI-Kompetenz

Praxis

  • Kontextkonzept in einem festgelegten Werkzeug erproben
  • Quellenkonflikte und Informationsverluste testen
  • Pflege- und Freigabeprozess dokumentieren

Der Kurs richtet sich an erfahrene KI-Anwendende und Mitarbeitende aus Prozessmanagement, Wissensmanagement und Digitalisierung.

Praktische Erfahrung mit generativer KI und strukturiertem Prompting wird vorausgesetzt. Kenntnisse entsprechend dem Prompt-Engineering-Grundlagenkurs werden empfohlen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

Sie lernen, Informationen für wiederkehrende KI-Aufgaben gezielt auszuwählen, zu strukturieren und als belastbaren Kontext bereitzustellen. Dazu organisieren Sie Quellen, Anweisungen und Memory, prüfen die Kontextqualität und erproben ein Kontextkonzept mit Regeln für Pflege und Freigabe.

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  • Telefon+49 (911) 9523 – 260
  • Emailtrainings@sandata.de
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Fragen & Antworten

Hier beantworten wir die häufigsten Fragen zu unseren Kursen, Abläufen und Formaten. Sollten Sie weitere Fragen haben, unterstützen wir Sie gerne persönlich.

Der Kurs ordnet Context Engineering gegenüber Prompt Engineering und RAG ein. Dabei betrachten Sie, wie Kontextbestandteile, Quellen und Retrieval für wiederkehrende KI-Aufgaben zusammenspielen.

Zum Kontext gehören im Kurs unter anderem Quellen, Anweisungen, Memory, Kontextfenster und Versionsstände. Sie lernen, diese Bestandteile gezielt zu organisieren und ihre Sichtbarkeit sowie Löschung zu berücksichtigen.

Sie lernen, Informationen auszuwählen und zu verdichten sowie Verdichtungsverluste anhand von Originalquellen zu prüfen. Auch der Umgang mit Widersprüchen und fehlenden Quellen ist Bestandteil des Kurses.

Retrieval wird als Möglichkeit behandelt, Informationen gezielt nachzuladen. Der Kurs vermittelt dazu Einblicke in Retrieval und zeigt den Zusammenhang mit der Bereitstellung von Kontext.

Der Kurs ordnet MCP-Connectors im Zusammenhang mit Arbeitszuständen, Zwischenergebnissen, Datenflüssen und Berechtigungen ein. So betrachten Sie auch, wie diese Aspekte für den bereitgestellten Kontext relevant sind.

Sie testen Quellenbezug, Aktualität und Memory und befassen sich mit Prompt Injection sowie Vertrauensgrenzen. Vertrauliche Daten und KI-Kompetenz werden ebenfalls im Themenbereich Qualität und Sicherheit behandelt.

Context Engineering – Wissen und Regeln für KI-Anwendungen strukturieren im Überblick

Context Engineering unterstützt Sie dabei, Informationen für wiederkehrende KI-Aufgaben nachvollziehbar auszuwählen, zu strukturieren und als nutzbaren Kontext bereitzustellen. Im Mittelpunkt stehen dabei Quellen, Anweisungen und Memory sowie die Prüfung der Kontextqualität.

Für die praktische Arbeit verbinden Sie die Auswahl und Verdichtung von Informationen mit Retrieval und gezieltem Nachladen. Sie betrachten zudem Arbeitszustände, Zwischenergebnisse und Verdichtungsverluste und ordnen MCP, Datenflüsse sowie Berechtigungen in diesen Zusammenhang ein.

Der Kurs richtet sich an erfahrene KI-Anwendende sowie Mitarbeitende aus Prozessmanagement, Wissensmanagement und Digitalisierung. Praktische Erfahrung mit generativer KI und strukturiertem Prompting wird vorausgesetzt; zur fachlichen Einordnung finden Sie weitere Kurse in der Kategorie Kurse zu KI-AI.