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
computer Online:
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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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