Ziel

Der Kurs "Retrieval-Augmented Generation (RAG)" vermittelt alle Kompetenzen für den Aufbau von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen mit Vibe-Coding-Unterstützung. Diese Weiterbildung zeigt, wie RAG-Architekturen eigenständig konzipiert und implementiert werden - von der Datenvorbereitung über Vektordatenbanken bis hin zu LLM-Integration und Deployment. Der Kurs richtet sich an alle, die RAG-Systeme praxisnah entwickeln möchten.

Inhalte (Auswahl)
  • RAG Grundlagen: Funktionsweise, Anwendungsfälle und Architektur-Überblick

  • Datenvorbereitung für RAG: Dokumente laden, chunken und embedden

  • Vektordatenbanken für RAG: Pinecone, Weaviate, Chroma und pgvector einrichten

  • Retrieval-Strategien: Semantic Search, Hybrid Search und Re-Ranking

  • LLM-Integration in RAG: OpenAI, Anthropic und Open-Source-Modelle verbinden

  • Evaluierung von RAG-Systemen: Qualität messen und systematisch verbessern

  • Advanced RAG-Techniken: Multi-Query, Parent-Child und Contextual Retrieval

  • RAG-Deployment: produktionsreife RAG-Systeme mit Vibe Coding deployen

Arbeitsweise

Diese Fortbildung ist als intensives Hands-on-Seminar konzipiert, in dem Teilnehmende eigene RAG-Systeme von Anfang bis Ende entwickeln. Trainer aus dem KI-Engineering begleiten die Entwicklungsprojekte.

Kompetenzen (Ergebnis)
  • RAG-Systeme mit Vibe-Coding-Unterstützung eigenständig entwickeln

  • Vektordatenbanken für RAG konfigurieren und betreiben

  • Retrieval-Strategien auswählen und optimieren

  • RAG-Qualität systematisch evaluieren und verbessern

  • Produktionsreife RAG-Systeme deployen und monitoren

Berufsperspektiven und praktische Anwendung

RAG-Entwickler sind in der gesamten KI-Branche gefragt. Absolventen können sich für entsprechende Stellen als LLM-Engineer- und AI-Engineering-Rollen mit RAG-Spezialisierung.

Zusammenfassung

Dieser Kurs vermittelt RAG-Entwicklung praxisnah mit Vibe-Coding-Unterstützung. Von Vektordatenbanken bis Advanced RAG werden alle Kompetenzen direkt in eigenen Projekten erarbeitet.

Tools (Beispiele)

Cursor, LangChain, Pinecone, Weaviate, Claude API, OpenAI API, FastAPI, Python