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). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.
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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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