RAGs und Agenten

Dauer: 2 Tage

Überblick

In dieser zweitägigen Schulung dreht sich alles um Retrieval-Augmented Generation (RAG) und KI-Agenten – zwei Schlüsseltechnologien, mit denen sich das Potenzial moderner Sprachmodelle voll ausschöpfen lässt. Sie lernen, wie Sie durch die Kombination von Wissensabruf und intelligenten Agenten Ihre KI-Anwendungen präziser, aktueller und vielseitiger gestalten können. Mithilfe von Python und aktuellen Tools aus dem KI-Ökosystem entwickeln Sie eigene Lösungen, die etwa Informationen aus Vektordatenbanken einbinden und eigenständig Aufgaben ausführen. Die Schulung bietet praxisnahe Einblicke mit Live-Coding und Projektarbeit – ideal für alle, die neueste KI-Methoden selbst anwenden möchten.

Das erwartet Sie

Praktische Implementierung von RAG-Systemen
Hands-on Experience mit KI-Agenten
Integration von Vektordatenbanken
Best Practices für produktive Umgebungen

Curriculum

Tag 1: Grundlagen und RAG-Implementierung

Grundlagen und Architektur von Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Integration von Vektordatenbanken (z. B. FAISS)
Nutzung von LLMs via APIs
Verwendung des Model Context Protocol (MCP)
Best Practices für RAG-Pipelines in produktiven Umgebungen
Live-Coding und praktische Übungen mit Python

Tag 2: KI-Agenten und Projektarbeit

Aufbau und Orchestrierung von Agenten (z. B. mit LangChain oder OpenAI Agents)
Fortgeschrittene Agenten-Architekturen
Integration von Agenten mit RAG-Systemen
Projektarbeit / Mini-Prototyp
Best Practices und Deployment-Strategien

Voraussetzungen

Grundlegende Python-Kenntnisse
Laptop mit aktueller Python-Installation

Ihre Vorteile

Kleine Gruppengröße (max. 8 Teilnehmer)
Praxisnahe Übungen und Beispiele
Zugang zu Trainingsmaterialien und Code-Repositories
Hands-on Projektarbeit am zweiten Tag

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