Retrieval-Augmented Generation (RAG) & Enterprise AI Systems

Beschreibung

• Kurs ID:
  • IC-805-G-05
• Inhalt: Dieser Kurs behandelt den Aufbau moderner generativer KI-Anwendungen auf Basis unternehmensinterner Daten. Der Schwerpunkt liegt auf der Architektur, Implementierung und dem sicheren Betrieb von RAG-basierten Systemen in realen Unternehmensumgebungen.
  • Schwerpunkte:
    • Grundlagen von Retrieval-Augmented Generation (RAG)
    • Architektur moderner Enterprise-GenAI-Systeme
    • Embeddings und semantische Suche (konzeptionell und praktisch)
    • Vektordatenbanken und deren Einsatz (z. B. Indexierung und Retrieval-Prinzipien)
    • Chunking-Strategien für Dokumente und Wissensbasen
    • Aufbau von Datenpipelines für unstrukturierte Daten
    • Prompt-Orchestrierung in RAG-Systemen
    • Kombination von Retrieval und generativer KI (Grounding von LLMs)
    • Evaluation von RAG-Systemen (Qualität, Relevanz, Halluzinationsreduktion)
    • Sicherheits- und Datenschutzaspekte (Data Leakage, Prompt Injection)
    • Skalierung und Betrieb von RAG-Anwendungen im Unternehmen
    • Grundlagen von Agenten-basierten Erweiterungen (Agentic RAG)
  • Praxisanteile:
    • Aufbau eines einfachen RAG-Systems mit Unternehmensdaten
    • Implementierung einer Q&A-Anwendung auf Basis einer Wissensdatenbank
    • Analyse und Optimierung eines bestehenden RAG-Workflows
    • Bewertung von Retrieval-Qualität und Antwortqualität

• Voraussetzungen:
  • Erforderlich:
    • IC-805-G-03 – LLM Workshop oder
    • IC-805-G-04 – KI-Systeme entwickeln & integrieren
  • Empfohlen:
    • Grundverständnis von APIs und Datenstrukturen
    • Erste Erfahrung mit Softwareentwicklung oder KI-Tools
    • Nicht geeignet für reine Einsteiger ohne technische Vorkenntnisse.
• Zertifizierungsanforderung:
  • Ohne Zertifizierungsmöglichkeit
• Durchführungsart:
  • Online (für Präsenz- oder Inhouse-Schulungen senden Sie uns bitte eine Anfrage über unser Kontaktformular (Kontakt - intellcert). Wir setzen uns anschließend mit Ihnen in Verbindung.)
• Sprache:
  • Deutsch
• Zielgruppe:
  • Softwareentwickler und KI-Engineers
  • Solution Architects und Enterprise Architects
  • Data Engineers mit KI-Fokus
  • IT-Projektleiter technischer KI-Projekte
  • Teams, die LLMs mit Unternehmensdaten verbinden möchten
  • Teilnehmer aus IC-805-G-04
• Lernziele:
  • die Architektur von RAG-Systemen erklären und anwenden
  • Unternehmensdaten für KI-Anwendungen aufbereiten und strukturieren
  • semantische Suche und Embedding-basierte Retrieval-Mechanismen nutzen
  • RAG-Systeme konzipieren und technisch bewerten
  • typische Fehlerquellen (Halluzinationen, falsches Retrieval) erkennen und reduzieren
  • Sicherheits- und Datenschutzrisiken in GenAI-Systemen einschätzen
  • einfache Enterprise-RAG-Anwendungen implementieren oder bewerten
• Bemerkung:
  • Angezeigter Preis exkl. MwSt.