heise-Angebot: iX-Workshop: RAG-Systeme effizient evaluieren und optimieren
Lernen Sie, RAG-Systeme professionell zu analysieren und gezielt zu optimieren – mit praxiserprobten Techniken und echten Anwendungsfällen.
Ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert eine Suchmaschine mit einem Sprachmodell: Es findet zuerst relevante Texte und nutzt sie dann, um eine passende Antwort zu formulieren. So kann die KI auf externes Wissen zugreifen und präzisere Ergebnisse liefern.
In dem zweitägigen Intensiv-Workshop RAG-Systeme systematisch evaluieren und optimieren lernen Sie, wie Sie RAG-Systeme systematisch bewerten, Schwächen identifizieren und durch den Einsatz moderner Frameworks wie RAGAS fundierte Leistungsanalysen durchführen. Sie lernen fortgeschrittene Techniken wie Semantic Chunking, Hybrid Search, Query Expansion und Reranking kennen und wenden diese direkt in praktischen Übungen an, um Genauigkeit, Relevanz und Effizienz Ihrer RAG-Anwendungen nachhaltig zu verbessern.
Jede Menge Praxis mit echten Anwendungsfällen
Die Schulung ist interaktiv aufgebaut, mit hohem Praxisanteil und intensiver Betreuung durch zwei erfahrene Trainer. In kleinen Teams oder Zweiergruppen arbeiten Sie an realitätsnahen Use Cases und entwickeln eigenständig Lösungsstrategien für typische Herausforderungen in produktionsnahen Szenarien. So erleben Sie unmittelbar die Wirkung verschiedener Optimierungsansätze und lernen, diese gezielt zu kombinieren.
Anmeldung und Termine
Februar
12.02. – 13.02.2026
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr
10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 15. Jan. 2026
Juni
18.06. – 19.06.2026
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr
10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 21. Mai 2026
August
20.08. – 21.08.2026
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr
10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 23. Jul. 2026
Angesprochen sind Softwareentwickler und AI-Engineers, die mit RAG vertraut sind und ihre Systeme in Bezug auf Leistung, Relevanz und Robustheit systematisch weiterentwickeln möchten.
Die Softwareentwickler Steve Haupt und Lilli Huss von andrena objects leiten den Workshop. Steve Haupt hat sich auf KI-Themen spezialisiert, eigene KI-Anwendungen entwickelt, zahlreiche Vorträge zu Künstlicher Intelligenz gehalten und mehrere KI-Trainings konzipiert. Lilli Huss hingegen legt ihren Fokus auf Clean Code, testgetriebene Entwicklung und den praktischen Einsatz generativer KI.
