RAG-Systeme systematisch evaluieren und optimieren

RAG-Systeme sind der Schlüssel zu performanten und kontextbezogenen KI-Anwendungen. Durch die Optimierung und Automatisierung interner Prozesse bieten hochwertige und zuverlässige KI-Anwendungen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Nach Abschluss des zweitägigen Workshops können Sie:

• RAG-Systeme systematisch evaluieren und deren Leistung messen

• komplexe Optimierungstechniken wie Semantic Chunking, Hybrid Search und Query Expansion professionell implementieren

• konkrete Strategien zur Verbesserung der Antwortqualität und Zuverlässigkeit von KI-Systemen entwickeln

• typische Limitierungen von RAG-Systemen erkennen und gezielt adressieren

Inhalte

In diesem Workshop erhalten Sie ein fundiertes Fachwissen, um RAG-Systeme systematisch auswerten und deren Leistungsfähigkeit mithilfe moderner Frameworks transparent einschätzen zu können. Zudem lernen Sie ein breites Spektrum an Optimierungstechniken wie Semantic Chunking und Hybrid Search, sowie deren Vor- und Nachteile kennen, um sie gezielt einsetzen zu können.

Ebenfalls lernen Sie, passgenau das richtige Sprachmodell für spezifische Anwendungsfälle des jeweiligen RAG-Systems auszuwählen. Danach erfahren Sie, wie Sie maßgeschneiderte Optimierungstechniken für den nachhaltigen Einsatz derartiger KI-Anwendungen in Ihrem Unternehmen entwickeln.

Dazu arbeiten Sie im Workshop in kleinen Teams oder zu zweit an realen Anwendungsfällen und entwickeln auf Basis der theoretischen Inhalte eigene Lösungsstrategien für typische Herausforderungen. So bekommen Sie unmittelbar eine Gespür für die Wirkung verschiedener Optimierungstechniken und lernen, diese planvoll miteinander zu kombinieren.

Themen in der Übersicht

• 1. RAG-Systeme überblicken

  • Grundlagen von Retrieval Augmented Generation kennenlernen

  • Stärken und Herausforderungen von RAG verstehen

• 2. Evaluierungstechniken nutzen

  • mit Metriken die Leistung eines RAG Systems bewerten

  • RAGAS Framework einsetzen

  • Evaluierungsdatensätze aufbauen

• 3. RAG-Systeme grundlegend optimieren

  • Sprachmodelle sinnvoll auswählen

  • Chunking-Strategien entwickeln

  • KI-Prompts optimieren

• 4. fortgeschrittene Optimierungstechniken implementieren

  • Semantic Chunking verwenden

  • Hybrid Search einsetzen

  • Reranking-Strategien entwickeln

  • Query Expansion nutzen

  • Knowledge Graphs einsetzen

Zielgruppe

• Softwareentwickler, die RAG-Systeme in bestehende Softwarearchitekturen effizient und skalierbar einbinden wollen

• KI-Ingenieure, die RAG-Anwendungen in ihrem Unternehmen etablieren und gezielt für komplexe Anwendungsfälle optimieren wollen

Voraussetzungen

Vorkenntnisse

• Vorerfahrungen bei der Programmierung

technische Voraussetzungen

• Computer mit VNC-Client, um sich mit fertig eingerichteten Übungsrechnern verbinden zu können

Leistungen Ihres Workshoptickets

• Sie erhalten Ihre Schulungsunterlagen in digitaler Form. So können Sie selbst entscheiden, ob Sie diese elektronisch bearbeiten und archivieren oder lieber ausdrucken möchten.

• Mit der Teilnahmebescheinigung unterstreichen Sie Ihr Weiterbildungsengagement und verbessern Ihre Perspektiven für interne Karriereschritte oder neue berufliche Wege.

Durchführung

• Um einen intensiven Austausch zwischen dem Trainer und den Teilnehmenden zu gewährleisten, erfolgt der Workshop in Gruppen von höchstens 15 Personen.

• Sollte die Durchführung der Veranstaltung aufgrund höherer Gewalt, der Verhinderung eines Referenten, von Störungen am Veranstaltungsort oder wegen zu geringer Teilnehmerzahl nicht möglich sein, werden die Teilnehmenden so früh wie möglich informiert.