Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis
Mit Tools wie LangChain, FAISS und LlamaIndex entwickeln Sie eigene Pipelines, die skalierbar, modular und produktionsnah sind. So machen Sie generative KI anwendungsreif.
Hinweis:
Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
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18.05. – 20.05.2026
München
18.05. – 20.05.2026
A-Wien
18.05. – 20.05.2026
Inhalte
- 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
Ziele
Nach dem Seminar können Sie LLMs in Kombination mit Retrieval-Systemen einsetzen, Datenquellen effizient anbinden und KI-basierte Antwortsysteme aufbauen.
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.
Preise
Kursgebühr
1.690,00 € exkl. MwSt.
2.011,10 € inkl. MwSt. Kursdauer 3 Tage
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- Individuelle Zusammenstellung der Themen
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- Inhouse oder als Virtual Classroom LIVE Training
Leistungen Präsenz
- Schulung im Trainingscenter
- Verpflegung
- Teilnahmebestätigung / Zertifikat
Leistungen bei VCL Training
- Technischer Support
- Online Zugang
- Teilnahmebestätigung / Zertifikat