Large Language Models - RAG-Tuning und Evaluation

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Large Language Models - RAG-Tuning und Evaluation

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Startdaten und Startorte
placeDortmund
1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026
placeDüsseldorf
1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026
placeEssen
1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026
placeFrankfurt
1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026
placeKassel
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placeKrefeld
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1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026
computer Online:
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placeBerlin
4. Jun 2026 bis 5. Jun 2026
placeBremen
4. Jun 2026 bis 5. 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…

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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 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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