GenAI und RAG mit Python

GenAI ist längst fester Bestandteil der Arbeitswelt. In unserer Schulung erhalten Sie die Werkzeuge, um GenAI aus der Perspektive von Data Science fundiert zu verstehen und anzuwenden. Da sich das Feld rasant weiterentwickelt, stellen wir durch regelmäßige Aktualisierungen und praxiserfahrene Trainer sicher, dass Sie mit den State-of-the-Art-Ansätzen vertraut werden.

Ziel des Trainings ist es, praktische Fähigkeiten im Bereich generativer KI zu vermitteln. Nach dem Training sind die Teilnehmenden in der Lage, Sprachmodelle und RAG fundiert zu verstehen, eigene RAG-Systeme mit Python und Unternehmensdaten umzusetzen sowie Agenten-Workflows mit Langchain und Langgraph praktisch einzusetzen.

Das Training richtet sich an Teilnehmende mit folgendem Grad an Vorkenntnissen:

• Data Scientists und Softwareentwickler mit Python-Kenntnissen

Die Kursdauer beträgt zwei Tage. Die verwendete Programmiersprache ist Python. Die technische Infrastruktur des Trainings wird von eoda gestellt. Sehr gerne können wir das Training auch auf Ihre individuellen Anforderungen anpassen.

Kursinhalte (2 Tage)

• Einführung Sprachmodelle
  • Grundlagen und zentrale Konzepte
  • Use Cases
  • Aktuelle Entwicklungen
• Retrieval Augmented Generation
  • Zweck und Funktionsweise
  • Datenaufbereitung und –anbindung für RAG-Systeme
  • RAG Komponenten: Vektordatenbank und Embedding Modelle
  • Einführung Langchain
  • Praktische Umsetzung und Übungen
• Agentensysteme
  • Zweck und Funktionsweise
  • Komponenten von Agentensystemen: Planning, Tools, Reflexion
  • Einführung Langgraph
  • Praktische Umsetzung und Übungen

Darüber hinaus bieten wir weitere, aufbauende Themen für einen optionalen dritten Kurstag an:

• LLM Security:
  • Problemfelder und Schwachstellen beim LLM-Einsatz
  • Guardrails/Maßnahmen zur Risikominderung inkl. Red Teaming Übung
• Evaluation, Tracing, Monitoring
• Infrastruktur für LLMs und weitere Systemkomponenten
• Vertiefte Übungen zu agentic RAG-Systemen mit eigenen Daten