Professionelle Installation und Konfiguration für optimale Performance.

• Installation und Grundkonfiguration: Systemspezifische Installation, Hardware-Optimierung und erste Einrichtung.

• LLM-Integration und Modell-Setup: Konfiguration lokaler und API-basierter Modelle für Ihre spezifischen Anforderungen.

• Performance-Tuning: Optimierung für Ihre Hardware und Anwendungsfälle.

Maximieren Sie die Effizienz Ihrer dokumentenbasierten KI-Anwendungen.

• RAG-System-Design: Optimale Konfiguration für Ihre Dokumententypen und Anwendungsfälle.

• Embedding-Strategien: Auswahl und Konfiguration der besten Embedding-Modelle für Ihre Daten.

• Qualitätsoptimierung: Verbesserung der Antwortqualität durch Chunking- und Retrieval-Optimierung.

Entwicklung maßgeschneiderter KI-Agenten für Ihre Workflows.

• Agent-Entwicklung: Customized KI-Agenten für spezifische Aufgaben und Prozesse.

• Workflow-Automation: Integration von KI-Agenten in bestehende Geschäftsprozesse.

• Multi-Agent-Systeme: Orchestrierung mehrerer Agenten für komplexe Aufgaben.

Umfassende Ausbildung für Ihr Team zur optimalen AnythingLLM-Nutzung.

• Grundlagen-Workshops: Einführung in AnythingLLM und erste praktische Schritte.

• Advanced-Trainings: Vertiefende Schulungen zu spezifischen Features und Anwendungsfällen.

• Team-Coaching: Individuelle Betreuung bei der Implementierung in Ihrem Unternehmen.

• IT-Professionals und Entwickler, die lokale KI-Lösungen in ihre Arbeitsabläufe integrieren möchten

• Datenanalysten und Researcher, die mit großen Dokumentenmengen arbeiten und KI-gestützte Analyse benötigen

• Unternehmen und Teams, die datenschutzkonforme KI-Lösungen ohne Cloud-Abhängigkeit implementieren wollen

• Beherrschung der Installation, Konfiguration und Optimierung von AnythingLLM für verschiedene Anwendungsfälle

• Entwicklung effizienter Document-Chat-Systeme mit RAG (Retrieval-Augmented Generation) Technologie

• Implementierung und Verwaltung von KI-Agenten für automatisierte Workflows und Aufgaben

• Hands-on-Installation und Live-Konfiguration von AnythingLLM in verschiedenen Umgebungen

• Praktische Übungen mit realen Dokumenten und Datensets zur RAG-Implementierung

• Interaktive Workshops zur Entwicklung eigener KI-Agenten und Automatisierungsworkflows

• Grundlegende IT-Kenntnisse und Erfahrung mit Desktop-Anwendungen

• Grundverständnis von KI und Machine Learning Konzepten

• Erfahrung mit der Kommandozeile und Systemadministration ist von Vorteil

• Unabhängigkeit von Cloud-Diensten durch vollständig lokale KI-Nutzung

• Deutlich verbesserte Produktivität durch KI-gestützte Dokumentenverarbeitung und Automatisierung

• Höchste Datensicherheit und GDPR-Compliance durch lokale Verarbeitung

• Dauer: 1-2 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Netto-Preis 1.200 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Brutto-Preis: 1.428 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Auf Anfrage findet das Seminar mit individuellen Inhalten und Termin vor Ort in Ihrem Unternehmen oder online statt.

• Überblick über AnythingLLM: Features, Möglichkeiten und Einsatzgebiete

• Vergleich mit anderen KI-Plattformen und Cloud-Lösungen

• Vorteile lokaler KI-Nutzung: Datenschutz, Sicherheit und Unabhängigkeit

• Architektur und technische Grundlagen von AnythingLLM

• Systemanforderungen und Hardware-Empfehlungen

• Lizenzmodelle und Compliance-Aspekte

• Roadmap und zukünftige Entwicklungen

• Installation auf verschiedenen Betriebssystemen (Windows, macOS, Linux)

• Docker-basierte Deployment-Optionen

• Grundkonfiguration und erste Schritte

• Benutzeroberfläche und Navigation

• Workspace-Verwaltung und Organisation

• Backup und Wiederherstellung von Konfigurationen

• Troubleshooting häufiger Installationsprobleme

• Unterstützte LLM-Modelle: OpenAI, Anthropic, Ollama, LM Studio und mehr

• Lokale Modelle vs. API-basierte Modelle: Vor- und Nachteile

• Ollama-Integration für vollständig lokale KI-Nutzung

• Modell-Performance-Optimierung und Hardware-Tuning

• Custom-Modelle und Fine-Tuning-Möglichkeiten

• Modellwechsel und A/B-Testing verschiedener LLMs

• Kosten- und Ressourcenmanagement bei verschiedenen Modellen

• Document-Upload und -Verarbeitung: PDF, Word, Text, Web-Scraping

• Embedding-Strategien und Vektor-Datenbanken

• RAG-Konfiguration und Optimierung für bessere Antwortqualität

• Chunking-Strategien für verschiedene Dokumenttypen

• Metadaten-Extraktion und strukturierte Datenverarbeitung

• Multi-Document-Queries und dokumentübergreifende Suche

• Qualitätskontrolle und Faktenchecking bei RAG-Antworten

• Grundlagen von KI-Agenten in AnythingLLM

• Agent-Typen und Anwendungsfälle

• Konfiguration und Customization von Agenten

• Tool-Integration und externe API-Anbindungen

• Workflow-Automation mit KI-Agenten

• Multi-Agent-Systeme und Agent-Orchestrierung

• Monitoring und Logging von Agent-Aktivitäten

• Bildverarbeitung und Visual Question Answering

• Speech-to-Text und Text-to-Speech Integration

• Multimodale Dokumente: PDFs mit Bildern, Präsentationen

• Video-Analyse und -Verarbeitung

• Code-Verständnis und -Generierung

• Kombinierte Text-Bild-Workflows

• Accessibility-Features für multimodale Inhalte

• Lokale Datenverarbeitung und GDPR-Compliance

• Encryption und sichere Datenspeicherung

• Netzwerk-Sicherheit und Isolation

• Benutzer- und Rollenverwaltung

• Audit-Logs und Compliance-Reporting

• Sichere Integration in Unternehmensumgebungen

• Backup-Strategien für sensible Daten

• Hardware-Optimierung für lokale KI-Nutzung

• GPU-Acceleration und CUDA-Konfiguration

• Memory-Management und Ressourcenoptimierung

• Batch-Processing und parallele Verarbeitung

• Caching-Strategien für häufige Anfragen

• Load-Balancing bei Multi-User-Umgebungen

• Monitoring und Performance-Metriken

• REST-API für externe Integrationen

• Webhook-Konfiguration und Event-Handling

• Integration in bestehende Unternehmensanwendungen

• Custom-Frontend-Entwicklung

• Plugin-System und Erweiterungen

• Third-Party-Tool-Integration

• SDK und Entwicklertools

• Knowledge-Base-Aufbau für Unternehmen

• Customer-Support-Automation

• Research-Assistenten für wissenschaftliche Arbeiten

• Code-Review und Dokumentations-Assistenten

• Content-Creation und Marketing-Automation

• Legal-Document-Analysis und Compliance-Checks

• Projektmanagement und Workflow-Optimierung