RAG und Vektordatenbanken Kurs: Enterprise AI beherrschen

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RAG und Vektordatenbanken Kurs: Enterprise AI beherrschen
RAG und Vektordatenbanken Kurs: Enterprise AI beherrschen

Kursbeschreibung

  • Kurs-ID:KKC_0071
  • Kursdauer:2 Tage
  • Uhrzeit:09:00 - 16:00 Uhr

In diesem Seminar lernst Du, wie Du leistungsfähige KI-Anwendungen mit semantischer Suche, Vektordatenbanken und Retrieval-Augmented Generation praxisnah aufbaust. Du verstehst, wie Embeddings, Chunking, Ähnlichkeitsmetriken und moderne Retrieval-Methoden zusammenspielen, um präzise, kontextbezogene Antworten aus eigenen Unternehmensdaten zu erzeugen.

Die wichtigsten Themen im Überblick

  • Semantische Suche mit Embeddings praxisnah umsetzen
  • Vektordatenbanken wie Qdrant und Pinecone einrichten
  • RAG-Architekturen für Enterprise AI entwickeln
  • LangChain und LlamaIndex für Retrieval Workflows nutzen
  • Halluzinationen durch Grounding und Prompt Engineering senken
  • Hybrid Search, Re-Ranking und Query Expansion anwenden
  • RAG-Qualität mit RAGAS messen und gezielt verbessern
  • Vektor-Indizes skalieren und Latenzen optimieren

Zielgruppe

  • Softwareentwickler und Softwareentwicklerinnen
  • Data Scientists und ML Engineers
  • Softwarearchitekten und Softwarearchitektinnen
  • Alle, die LLMs mit eigenen Daten verbinden wollen

Voraussetzung für die Schulung

  • Solide Kenntnisse in Python
  • Grundverständnis von APIs (REST)
  • Erste Erfahrungen mit LLMs

Kursinhalte

Grundlagen der Semantischen Suche
  • Funktionsweise von High-Dimensional Vector Spaces
  • Embeddings generieren (OpenAI, Hugging Face)
  • Chunking-Strategien: Fixed-size vs. Semantisch
  • Bedeutung von Cosine Similarity und Euclidean Distance
Vektordatenbanken in der Praxis
  • Marktüberblick: Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant
  • Setup und Konfiguration einer Vektordatenbank
  • Indizierungsalgorithmen (HNSW, IVF) verstehen
  • Metadaten-Filterung für präzise Ergebnisse
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • Architekturmuster für RAG-Applikationen
  • Orchestrierung mit LangChain und LlamaIndex
  • Prompt Engineering für kontextbezogene Antworten
  • Vermeidung von Halluzinationen durch Grounding
Advanced Retrieval Techniken
  • Hybrid Search: Keyword-basierte und semantische Suche kombinieren
  • Re-Ranking Methoden für bessere Relevanz
  • Query Expansion und Multi-Query Ansätze
  • Parent-Child Document Retrieval
Produktivsetzung und Evaluierung
  • RAGAS Framework zur Qualitätsmessung (Treue, Relevanz)
  • Umgang mit Datenschutz und Datensicherheit
  • Latenzoptimierung und Caching-Strategien
  • Skalierung von Vektor-Indizes

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RAG und Vektordatenbanken Kurs: Enterprise AI beherrschen
18.11. - 19.11.2026 Live Online Plätze frei Wenige Plätze Nicht buchbar
1.450 € netto (1.725,50 € brutto)

Tage und Uhrzeit

18.11. - 19.11.2026
09:00 - 16:00 Uhr

RAG und Vektordatenbanken Kurs: Enterprise AI beherrschen
27.01. - 28.01.2027 Live Online Plätze frei Wenige Plätze Nicht buchbar
1.450 € netto (1.725,50 € brutto)

Tage und Uhrzeit

27.01. - 28.01.2027
09:00 - 16:00 Uhr

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31.03. - 01.04.2027 Live Online Plätze frei Wenige Plätze Nicht buchbar
1.450 € netto (1.725,50 € brutto)

Tage und Uhrzeit

31.03. - 01.04.2027
09:00 - 16:00 Uhr

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09.06. - 10.06.2027 Live Online Plätze frei Wenige Plätze Nicht buchbar
1.450 € netto (1.725,50 € brutto)

Tage und Uhrzeit

09.06. - 10.06.2027
09:00 - 16:00 Uhr

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Seminarberatung zum RAG und Vektordatenbanken Kurs: Enterprise AI beherrschen

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FAQ

Du lernst die Grundlagen semantischer Suche, den Aufbau von Vektor-Indizes und die Architektur von Retrieval-Augmented-Generation-Anwendungen. Dazu gehören Embeddings, Chunking, Retrieval-Strategien, Prompt-Engineering und die Evaluierung mit dem RAGAS-Framework.

Der Kurs richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler, Data-Science-Teams und AI-Verantwortliche, die Enterprise-AI-Anwendungen mit eigenen Daten umsetzen. Besonders passend ist er, wenn du bereits erste Erfahrungen mit LLMs gesammelt hast.

Im Seminar erhältst du einen Praxisüberblick über Pinecone, Weaviate, Milvus und Qdrant. Du lernst außerdem Setup, Konfiguration, Metadaten-Filterung und wichtige Indizierungsverfahren wie HNSW und IVF kennen.

Du brauchst solide Python-Kenntnisse, ein Grundverständnis von REST-APIs und erste Erfahrungen mit LLMs. Diese Grundlagen helfen dir, die Übungen zu Embeddings, Retrieval und Orchestrierung sicher nachzuvollziehen.

Der Kurs behandelt konkrete Architekturmuster für RAG-Anwendungen und zeigt die Orchestrierung mit LangChain und LlamaIndex. Du arbeitest mit typischen Bausteinen wie Embeddings, Vektor-Suche, Prompt-Engineering und Grounding gegen Halluzinationen.

Du lernst, wie Embeddings mit OpenAI- und Hugging-Face-Modellen entstehen und wie sie in High-Dimensional-Vector-Spaces funktionieren. Außerdem vergleichst du Fixed-Size-Chunking mit semantischem Chunking und bewertest deren Einfluss auf die Retrieval-Qualität.

Das Seminar zeigt Qualitätsmessung mit dem RAGAS-Framework, darunter Treue und Relevanz von Antworten. Zusätzlich geht es um Datenschutz, Datensicherheit, Latenzoptimierung, Caching-Strategien und die Skalierung von Vektor-Indizes.

Der Kurs dauert 2 Tage. In dieser Zeit behandelt das Seminar Grundlagen, praktische Vektordatenbank-Setups, Advanced-Retrieval-Techniken sowie Aspekte der Produktivsetzung.

Ja, nach erfolgreicher Teilnahme am RAG und Vektordatenbanken Kurs: Enterprise AI beherrschen erhältst Du ein Teilnahmezertifikat. Dieses bestätigt Deine erweiterten Kenntnisse im professionellen Einsatz von RAG und Vektordatenbanken Kurs: Enterprise AI beherrschen .

Ja, wir garantieren die Durchführung aller von uns bestätigten Termine. Der RAG und Vektordatenbanken Kurs: Enterprise AI beherrschen findet auch bereits ab einem Teilnehmer statt, sodass Du Deine Weiterbildung sicher und zuverlässig planen kannst.

Ja, wir bieten den RAG und Vektordatenbanken Kurs: Enterprise AI beherrschen als Inhouse Training oder Firmenschulung an. Zusätzlich kann die Schulung auch als Online-Firmenschulung durchgeführt werden. Inhalte, Prozesse und Schwerpunkte passen wir individuell an die Anforderungen Deines Unternehmens an.