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 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeBremen 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeDortmund 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeDresden 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeDüsseldorf 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeErfurt 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeEssen 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeFrankfurt 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeHamburg 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeHannover 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeJena 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeKassel 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeKoblenz 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeKöln 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeKrefeld 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeLeipzig 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeLippstadt 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
computer Online: Live Online 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeMünchen 9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026 |
placeMünster 9. Mär 2026 bis 10. Mär 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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