Large Language Models - RAG-Tuning und Evaluation
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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…
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
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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