Entwicklung intelligenter Suchsysteme mit Retrieval-Augmented Generation.

• Semantic Search Implementation: Aufbau semantischer Suchsysteme mit Vektoreinbettungen und intelligenter Dokumentenindexierung.

• RAG-Pipeline-Entwicklung: End-to-End-Implementierung von RAG-Systemen für kontextualisierte Antwortgenerierung.

• Wissensdatenbank-Integration: Transformation bestehender Dokumentensammlungen in intelligente, durchsuchbare Wissensbasen.

Nahtlose Integration verschiedener LLMs in skalierbare Haystack-Pipelines.

• Multi-LLM-Orchestrierung: Integration von OpenAI, Hugging Face und lokalen Modellen in einheitliche Workflows.

• Pipeline-Optimierung: Performance-Tuning und Skalierung komplexer Haystack-Pipelines für Produktionsumgebungen.

• Custom Model Integration: Integration spezialisierter und Fine-Tuned Models in Haystack-Architekturen.

Optimierung von Vektorsuche und Einbettungsmodellen für maximale Suchqualität.

• Vektordatenbank-Setup: Auswahl, Konfiguration und Optimierung von Elasticsearch, FAISS, Pinecone oder Weaviate.

• Embedding-Optimierung: Auswahl und Fine-Tuning von Einbettungsmodellen für domänenspezifische Anwendungen.

• Hybrid-Search-Systeme: Kombination lexikalischer und semantischer Suche für optimale Retrieval-Performance.

Praxisnahe Trainings für die Entwicklung professioneller KI-Anwendungen.

• Haystack-Grundlagen: Einführung in das Framework mit praktischen Übungen und ersten Pipeline-Implementierungen.

• RAG-Masterclass: Vertiefende Workshops zu Retrieval-Augmented Generation und fortgeschrittenen Techniken.

• Production-Ready Deployments: Best Practices für skalierbare, produktionsreife Haystack-Anwendungen.

• KI-Entwickler und Data Scientists, die moderne LLM-basierte Anwendungen mit Haystack entwickeln möchten

• Software-Ingenieure mit Python-Kenntnissen, die in die Entwicklung von RAG-Systemen und semantischer Suche einsteigen wollen

• Produktmanager und Tech-Leads, die KI-Projekte mit Fokus auf Dokumentenverarbeitung und Fragebeantwortung planen

• Beherrschung der Haystack-Architektur und des Pipeline-Konzepts für komplexe KI-Workflows

• Implementierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) für kontextualisierte Antwortgenerierung

• Integration verschiedener LLMs (OpenAI, Hugging Face, lokale Modelle) in Haystack-Pipelines

• Hands-on-Workshops mit praktischen Haystack-Implementierungen und realen Anwendungsszenarien

• Live-Coding-Sessions zur Entwicklung von End-to-End-RAG-Pipelines mit verschiedenen LLM-Integrationen

• Kollaborative Projektarbeit zur Lösung konkreter Use Cases aus dem Bereich Dokumentensuche und Fragebeantwortung

• Solide Python-Kenntnisse und Erfahrung mit objektorientierten Programmierkonzepten

• Grundlegendes Verständnis von Machine Learning und Natural Language Processing

• Praktische Erfahrung mit REST APIs und JSON-Datenstrukturen

• Befähigung zur Entwicklung professioneller KI-Anwendungen mit modernen LLM-Technologien

• Praktische Expertise in der Implementierung von RAG-Systemen für verschiedene Anwendungsfälle

• Verständnis für die Optimierung und Skalierung von Vektorsuche und semantischen Suchsystemen

• Dauer: 1-4 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 das Haystack-Framework und seine Architektur

• Verständnis von Large Language Models und deren Anwendungsbereiche

• Konzepte von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und deren Vorteile

• Unterschiede zwischen verschiedenen LLM-Ansätzen und deren Integration

• Haystack-Komponenten: Nodes, Pipelines, Document Stores und Retriever

• Installation und Grundkonfiguration von Haystack-Umgebungen

• Überblick über das Haystack-Ökosystem und verfügbare Integrationen

• Document Stores: Elasticsearch, FAISS, Pinecone, Weaviate und In-Memory-Optionen

• Retriever-Komponenten: Dense Passage Retrieval, BM25 und Hybrid-Ansätze

• Reader-Komponenten für Fragebeantwortung und Textgenerierung

• Pipeline-Design: Sequenzielle und parallele Verarbeitung

• Konfiguration und Parametrisierung von Haystack-Nodes

• Fehlerbehandlung und Debugging in Haystack-Pipelines

• Best Practices für modulare und wartbare Pipeline-Architekturen

• Dokumenten-Ingestion: PDF, Word, HTML, Markdown und strukturierte Daten

• Text-Preprocessing: Cleaning, Normalisierung und Segmentierung

• Chunking-Strategien für optimale Retrieval-Performance

• Metadaten-Extraktion und -Anreicherung für bessere Suchresultate

• Umgang mit mehrsprachigen Dokumenten und Inhalten

• Batch-Processing und inkrementelle Dokumentenaktualisierung

• Qualitätssicherung und Validierung von verarbeiteten Dokumenten

• Verstehen von Texteinbettungen und deren Bedeutung für semantische Suche

• Integration verschiedener Einbettungsmodelle: Sentence-BERT, OpenAI Embeddings, lokale Modelle

• Vektordatenbanken: Auswahl, Konfiguration und Optimierung

• Indexierung großer Dokumentensammlungen und Performance-Tuning

• Similarity-Metriken und deren Auswirkungen auf Suchqualität

• Hybrid-Suche: Kombination von lexikalischer und semantischer Suche

• Evaluation und Benchmarking von Retrieval-Systemen

• Integration von OpenAI GPT-Modellen in Haystack-Pipelines

• Verwendung von Hugging Face Transformers für lokale LLM-Deployments

• Konfiguration und Fine-Tuning von Open-Source-LLMs

• Prompt Engineering für optimale LLM-Performance in Haystack

• Token-Management und Kostenoptimierung bei API-basierten Modellen

• Lokale vs. Cloud-basierte LLM-Deployment-Strategien

• Model Switching und A/B-Testing verschiedener LLM-Ansätze

• Grundprinzipien von RAG und deren Implementierung in Haystack

• Aufbau von End-to-End-RAG-Pipelines für Fragebeantwortung

• Optimierung der Retrieval-Komponente für relevante Kontextbereitstellung

• Prompt-Design für kontextualisierte Antwortgenerierung

• Umgang mit langen Kontexten und Context-Window-Limitierungen

• Multi-Turn-Konversationen und Kontext-Persistierung

• Evaluation von RAG-Systemen: Relevanz, Genauigkeit und Halluzinationen

• Komplexe Pipeline-Architekturen: Conditional Routing und Dynamic Branching

• Multi-Modal-Pipelines: Text, Bilder und strukturierte Daten

• Streaming und Real-Time-Processing in Haystack

• Pipeline-Komposition und Wiederverwendbarkeit

• Event-driven Architectures und Webhook-Integration

• Caching-Strategien für Performance-Optimierung

• Distributed Processing und Horizontale Skalierung

• Containerisierung von Haystack-Anwendungen mit Docker und Kubernetes

• API-Design und RESTful Service-Entwicklung für Haystack-Pipelines

• Load Balancing und Auto-Scaling für LLM-basierte Services

• Monitoring und Observability: Metriken, Logging und Tracing

• Performance-Profiling und Bottleneck-Identifikation

• Backup- und Disaster-Recovery-Strategien für Vektordatenbanken

• Security Best Practices für LLM-Deployments

• Evaluation-Frameworks für Retrieval- und Generation-Qualität

• Automatisierte Tests für Haystack-Pipelines

• Bias-Detection und Fairness-Evaluation in LLM-Systemen

• A/B-Testing und Continuous Improvement von KI-Systemen

• Human-in-the-Loop-Evaluation und Feedback-Integration

• Regression Testing und Model Drift Detection

• Compliance und Governance für KI-Anwendungen