Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis

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.
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<br>Mit Tools wie LangChain, FAISS und LlamaIndex entwickeln Sie eigene Pipelines, die skalierbar, modular und produktionsnah sind. So machen Sie generative KI anwendungsreif.
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<br>Hinweis:
<br>Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
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<b>Inhalt:</b>
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<li>Architektur und Grundlagen moderner LLMs</li>
<li>- Überblick über Transformer-Modelle</li>
<li>- Unterschiede zu klassischen NLP-Verfahren</li>
<li>- Rolle von Kontext und Tokenisierung</li>
<li>Prompt Design und Modellsteuerung</li>
<li>- Struktur effektiver Prompts</li>
<li>- Few-/Zero-Shot-Techniken</li>
<li>- System-Prompts für mehr Kontrolle</li>
<li>Grundlagen von Retrieval-Augmented Generation (RAG)</li>
<li>- Trennung von Modell- und Wissenskomponente</li>
<li>- Nutzen für domänenspezifische Anwendungen</li>
<li>Vektorsuche und Embedding-Verwaltung</li>
<li>- Embedding-Erstellung mit Hugging Face</li>
<li>- Ähnlichkeitssuche mit FAISS und ChromaDB</li>
<li>- semantische Datenabfragen</li>
<li>LangChain und LlamaIndex im Einsatz</li>
<li>- Aufbau modularer NLP-Pipelines</li>
<li>- Integration externer Quellen</li>
<li>- Dokumentensuche</li>
<li>- Tool-Ketten</li>
<li>Eigene RAG-Pipeline entwickeln</li>
<li>- Datenvorbereitung</li>
<li>- Query-Antwort-System mit LangChain</li>
<li>- API-Anbindung für produktionsnahe Lösungen</li>
</ul>

Gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenverarbeitung oder API-Nutzung. Kenntnisse in NLP oder Machine Learning sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

Ideal für technisch versierte Teilnehmende, die Sprachmodelle über RAG-Architekturen produktiv nutzen und mit bestehenden Datenquellen verknüpfen möchten.

Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.

PC-COLLEGE-Schulungshaus

Weiterführende Informationen auf der Seite des Anbieters