Effiziente LLM-Systeme mit Retrieval Augmented Generation (RAG): Praxisnahe Schulungen für Entwickler und KI-Experten

Retrieval Augmented Generation (RAG) gilt als Schlüsseltechnologie für moderne Large Language Models (LLMs), wenn es um präzise, nachvollziehbare und skalierbare KI-Anwendungen geht. In unseren spezialisierten Kursen lernen Sie, wie Sie RAG-basierte LLMs optimal einsetzen, feintunen und zuverlässig evaluieren – sowohl theoretisch fundiert als auch praxisnah umgesetzt.

Ob Grundlagen zur Architektur von LLMs, effektives Prompt Engineering oder der produktive Einsatz von Frameworks wie LangChain, FAISS oder LlamaIndex – unsere Schulungen bieten das notwendige Know-how, um moderne KI-Pipelines erfolgreich zu entwickeln und in Ihre Projekte zu integrieren.

Unsere Kurse richten sich an Entwickler, Data Scientists und technische Projektleiter, die LLMs professionell einsetzen und den Einsatz Retrieval-gestützter Systeme verstehen, bewerten und optimieren möchten. Die Teilnahme ist flexibel online oder vor Ort möglich.

Warum einen RAG Kurs bei PC-COLLEGE besuchen?

Retrieval Augmented Generation (RAG) verbindet Large Language Models mit externem Fachwissen. Statt auf das eintrainierte Wissen eines LLM zu vertrauen, werden passende Informationen zur Anfragezeit aus einer Vektor- oder Volltextdatenbank abgerufen und dem Modell als Kontext bereitgestellt. Das Ergebnis sind präzisere, nachvollziehbare und aktuelle Antworten – eine Schlüsseltechnologie für vertrauenswürdige KI-Anwendungen im Unternehmen. Bei PC-COLLEGE bieten wir spezialisierte Kurse für RAG-Entwicklung, Tuning und Evaluation.

Welche RAG Kurse gibt es bei PC-COLLEGE?

Der spezialisierteste Kurs ist Large Language Models – RAG-Tuning und Evaluation (LME, 2 Tage). Er konzentriert sich auf die Qualitätsoptimierung von RAG-Pipelines. Behandelt werden Grundlagen der Retrieval-Qualität mit Metriken wie Recall, Precision und nDCG, Tuning-Strategien mit Chunking-Varianten und Embedding-Modellen sowie die Index-Optimierung. Weitere Themen sind Re-Ranking und Hybrid Search, Evaluationstechniken mit Human-in-the-loop und automatisierten Verfahren wie BLEU, ROUGE, BERTScore und G-Eval, Qualitätssicherung im Betrieb mit Bias-Checks und Drift Detection sowie Monitoring und Reporting. Für Python-Entwickler eignet sich der Kurs Python – LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis (PYL, 3 Tage). Er vermittelt LLM-Architekturen, Prompt Design, die Grundlagen von RAG, Vektorsuche mit FAISS und ChromaDB, den Einsatz von LangChain und LlamaIndex sowie den Aufbau einer eigenen RAG-Pipeline mit API-Anbindung. Wer RAG im größeren Rahmen von LLM-Entwicklung und Deployment lernen möchte, wählt den LLM-Entwicklung und Deployment Kompaktkurs (LMK, 5 Tage). Er behandelt unter anderem RAG-Essentials, erweiterte RAG-Pipelines in der Praxis und mündet in einem Abschlussprojekt mit einer produktionsreifen Anwendung inklusive RAG, Logging, Monitoring und Guardrails.

RAG Schulungen bei PC-COLLEGE

Unsere RAG Schulungen haben folgende Schwerpunkte:

• Spezialisierter Tuning-Kurs mit Fokus auf Qualität und Evaluation
• Python-Kurs für die praktische Entwicklung eigener Pipelines
• Kompaktkurs mit RAG im größeren LLM-Deployment-Kontext
• Vermittlung aktueller Tools: FAISS, ChromaDB, LangChain, LlamaIndex
• Wahlweise als Präsenzschulung oder als Live-Online-Training

Trainer mit RAG-Praxis

Unsere Trainerinnen und Trainer bringen praktische Erfahrung mit im Aufbau produktiver RAG-Systeme. Sie kennen typische Muster bei Chunking-Strategien, Embedding-Modellen, Hybrid Search und Evaluation aus realen Projekten und vermitteln Best Practices für Qualität, Skalierung und Betrieb.

Ihr Abschluss: das PC-COLLEGE Zertifikat

Nach jedem Kurs erhalten Sie ein PC-COLLEGE Teilnahmezertifikat, das die vermittelten Inhalte bescheinigt. Getränke, Pausenverpflegung und Schulungsunterlagen sind im Kurspreis inbegriffen.

RAG Schulungen – vor Ort oder online

Die RAG Schulungen bei PC-COLLEGE sind an Standorten in Deutschland, Österreich und der Schweiz buchbar. Selbstverständlich können Sie alle Kurse auch im virtuellen Klassenraum als Live-Online-Training besuchen.