RAG-Systeme bauen
KI-Anwendungen, die auf Ihren eigenen Unternehmensdaten arbeiten.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist die Kerntechnologie hinter KI-Wissensassistenten, die auf Unternehmensdaten zugreifen. In drei bis fünf Tagen lernen Ihre Entwickler die vollständige RAG-Pipeline: von der Datenaufbereitung über die Vektordatenbank bis zum produktiven System.
Was Ihre Entwickler lernen
Datenaufbereitung und Chunking
Dokumente parsen, sinnvoll aufteilen, Metadaten anreichern. Chunking-Strategien für verschiedene Dokumenttypen.
Embedding-Modelle
Wie Text in Vektoren umgewandelt wird, welche Modelle wann passen und wie Sie die Qualität bewerten.
Vektordatenbanken
Chroma, Pinecone, Weaviate, pgvector im Vergleich. Auswahl nach Use Case, Skalierung, Kosten.
Retrieval-Logik und Reranking
Wie die richtigen Textpassagen gefunden werden. Hybride Suche, Reranking, Filterstrategien.
Qualitätsbewertung
RAG-spezifische Evaluierungsmetriken. Wie Sie systematisch messen, ob Ihr System gute Antworten liefert.
Produktiv-Deployment
Architektur für den Produktionseinsatz, API-Design, Monitoring, Rechte- und Rollenmodelle.
Häufig gestellte Fragen
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Der schnellste Weg von ‚wir nutzen ChatGPT' zu ‚wir haben einen KI-Assistenten auf unseren eigenen Daten'.
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