Python – LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis
Sie lernen, Python LLMs und RAG-Pipelines für die Verbindung von Sprachmodellen mit externen Datenquellen einzusetzen. Dabei nutzen Sie Vektorsuche, Prompt Design sowie LangChain, FAISS und LlamaIndex, um modulare, skalierbare Lösungen für Dokumentensuche und Anfragebeantwortung zu entwickeln.
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.
Kursdetails & Termine
Kursbeschreibung
In diesem Seminar erfahren Sie, wie Sie moderne Sprachmodelle produktiv einsetzen. Sie kombinieren LLMs mit externen Datenquellen über RAG-Techniken, nutzen Vektorsuchen und optimieren die Antwortqualität durch gezieltes Prompt Design.
Mit Tools wie LangChain, FAISS und LlamaIndex entwickeln Sie eigene Pipelines, die skalierbar, modular und produktionsnah sind. So machen Sie generative KI anwendungsreif.
Hinweis:
Seminarinhalte
Architektur und Grundlagen moderner LLMs
- Überblick über Transformer-Modelle
- Unterschiede zu klassischen NLP-Verfahren
- Rolle von Kontext und Tokenisierung
Prompt Design und Modellsteuerung
- Struktur effektiver Prompts
- Few-/Zero-Shot-Techniken
- System-Prompts für mehr Kontrolle
Grundlagen von Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Trennung von Modell- und Wissenskomponente
- Nutzen für domänenspezifische Anwendungen
Vektorsuche und Embedding-Verwaltung
- Embedding-Erstellung mit Hugging Face
- Ähnlichkeitssuche mit FAISS und ChromaDB
- Semantische Datenabfragen
LangChain und LlamaIndex im Einsatz
- Aufbau modularer NLP-Pipelines
- Integration externer Quellen
- Dokumentensuche
- Tool-Ketten
Eigene RAG-Pipeline entwickeln
- Datenvorbereitung
- Query-Antwort-System mit LangChain
- API-Anbindung für produktionsnahe Lösungen
Zielgruppe
Ideal für technisch versierte Teilnehmende, die Sprachmodelle über RAG-Architekturen produktiv nutzen und mit bestehenden Datenquellen verknüpfen möchten.
Voraussetzungen
Gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenverarbeitung oder API-Nutzung. Kenntnisse in NLP oder Machine Learning sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Lernziele
Sie lernen, moderne Sprachmodelle mit externen Datenquellen über RAG-Techniken zu verbinden und die Antwortqualität durch Prompt Design und Vektorsuche zu optimieren. Zudem entwickeln Sie mit LangChain, FAISS und LlamaIndex skalierbare, modulare und produktionsnahe Pipelines.
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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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Python – LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis im Überblick
Python LLMs und RAG-Pipelines verbinden die Arbeit mit modernen Sprachmodellen mit der gezielten Nutzung externer Wissensquellen. Sie lernen, wie RAG-Techniken, Vektorsuche und Prompt Design zusammenspielen, um generative KI für anwendungsnahe Aufgaben nutzbar zu machen.
Im Mittelpunkt steht der Aufbau modularer NLP-Pipelines mit LangChain und LlamaIndex. Die behandelten Schritte reichen von Embeddings und semantischer Suche über Dokumentensuche und Tool-Ketten bis zu Query-Antwort-Systemen, die externe Datenquellen einbeziehen.
Die Schulung richtet sich an technisch versierte Teilnehmende mit guten Python-Kenntnissen sowie Erfahrung in Datenverarbeitung oder API-Nutzung. Wenn Sie das Thema im breiteren Entwicklungskontext einordnen möchten, bieten die Kurse zu Python passende weiterführende Lernmöglichkeiten.
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