Large Language Models - RAG-Tuning und Evaluation
- Dauer
- Ausführung
- Vor Ort, Online
- Startdatum und Ort
Large Language Models - RAG-Tuning und Evaluation
Bewertung:
Startdaten und Startorte
placeBerlin 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeBremen 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeDortmund 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeDresden 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeDüsseldorf 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeErfurt 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeEssen 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeFrankfurt 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeHamburg 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeHannover 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeJena 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeKassel 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeKoblenz 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeKöln 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeKrefeld 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeLeipzig 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeLippstadt 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
computer Online: Live Online 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeMünchen 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
placeMünster 29. Jun 2026 bis 30. Jun 2026 |
Beschreibung
Sie erfahren, wie Sie die Qualität von RAG-Systemen bewerten und verbessern. Der Kurs vermittelt Metriken, Tuning-Strategien und Evaluationsmethoden für robuste und nachvollziehbare LLM-Anwendungen im Unternehmen.Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
Inhalt:
- Grundlagen von Retrieval-Qualität
- - Metriken: Recall, Precision, nDCG
- - Warum klassisches IR- und LLM-Tuning zusammengehören
- Tuning-Strategien
- - Chunking-Varianten (Overlaps, Semantik-basiert)
- - Embedding-Modelle vergleichen
- - Index-Parameter optimieren (z. B. k, Abstandsmessung)
- Re-Ranking & Hybrid Search
- - Lexikalische + semantische Suche kombinieren
- - Einsatz von Cross-Encodern
- - Trade-offs zwischen Qualität und Ko…
Frequently asked questions
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
Sie erfahren, wie Sie die Qualität von RAG-Systemen bewerten und
verbessern. Der Kurs vermittelt Metriken, Tuning-Strategien und
Evaluationsmethoden für robuste und nachvollziehbare
LLM-Anwendungen im Unternehmen.
Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
Inhalt:
Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
Inhalt:
- Grundlagen von Retrieval-Qualität
- - Metriken: Recall, Precision, nDCG
- - Warum klassisches IR- und LLM-Tuning zusammengehören
- Tuning-Strategien
- - Chunking-Varianten (Overlaps, Semantik-basiert)
- - Embedding-Modelle vergleichen
- - Index-Parameter optimieren (z. B. k, Abstandsmessung)
- Re-Ranking & Hybrid Search
- - Lexikalische + semantische Suche kombinieren
- - Einsatz von Cross-Encodern
- - Trade-offs zwischen Qualität und Kosten
- Evaluationstechniken
- - Human-in-the-loop Verfahren
- - Automatisierte Evals: BLEU, ROUGE, BERTScore, G-Eval
- - Benchmark-Sets aufbauen
- Qualitätssicherung im Betrieb
- - Bias-Checks, Halluzinationsanalyse
- - Drift Detection bei Embeddings
- - Canary-Tests für neue Pipelines
- Monitoring & Reporting
- - KPI-Tracking: Retrieval-Präzision, Factuality
- - Dashboards für Stakeholder
- - Feedback Loops und kontinuierliche Verbesserung
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