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Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis

Seminar - 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 ...
Termin Ort Preis*
26.01.2026- 28.01.2026 Düsseldorf 2.011,10 €
26.01.2026- 28.01.2026 Stuttgart 2.011,10 €
26.01.2026- 28.01.2026 Dresden 2.011,10 €
26.01.2026- 28.01.2026 Berlin 2.011,10 €
26.01.2026- 28.01.2026 Frankfurt am Main 2.011,10 €
26.01.2026- 28.01.2026 Hamburg 2.011,10 €
16.03.2026- 18.03.2026 Berlin 2.011,10 €
16.03.2026- 18.03.2026 Dresden 2.011,10 €
16.03.2026- 18.03.2026 Düsseldorf 2.011,10 €
16.03.2026- 18.03.2026 Frankfurt am Main 2.011,10 €
16.03.2026- 18.03.2026 Stuttgart 2.011,10 €
16.03.2026- 18.03.2026 Hamburg 2.011,10 €
18.05.2026- 20.05.2026 Hamburg 2.011,10 €
18.05.2026- 20.05.2026 Frankfurt am Main 2.011,10 €
18.05.2026- 20.05.2026 Stuttgart 2.011,10 €
18.05.2026- 20.05.2026 Berlin 2.011,10 €
18.05.2026- 20.05.2026 Düsseldorf 2.011,10 €
18.05.2026- 20.05.2026 Dresden 2.011,10 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
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, Pausenverpflegung, Getränke 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:
PYL260706-HH
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