Webinar - PC-COLLEGE Training GmbH - Institut für IT-Training
In diesem Seminar erfahren Sie, wie Sie moderne Sprachmodelle produktiv einsetzen. Sie kombinieren LLMs mit externen Datenquellen über RAG-Techniken, nutzen Vektorsuchen und optimieren die ...
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
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:
Siehe Beschreibung und Inhalt.
Teilnahmevoraussetzungen:
Gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenverarbeitung oder API-Nutzung. Kenntnisse in NLP oder Machine Learning sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Material:
Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, technische Beratung und Kursmaterial.
Förderung:
Bildungsscheck, andere auf Anfrage
Zielgruppe:
Nach dem Seminar können Sie LLMs in Kombination mit Retrieval-Systemen einsetzen, Datenquellen effizient anbinden und KI-basierte Antwortsysteme aufbauen.
Seminarkennung:
PYL260126-ONL
Anbieterinformationen
PC-COLLEGE Training GmbH - Institut für IT-Training
Herr Alain Barthel Stresemannstr. 78 (Nähe Potsdamer Platz)
10963 Berlin
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