APIs mit KI nutzen: RAG, Datenabruf und mehr
KI-Entwicklung & Programmierung Schulungen

APIs mit KI nutzen: RAG, Datenabruf und mehr

Entwickle KI-API-Integrationen mit Auth, RAG, Tool-Calling, Streaming und belastbarem Betrieb

Die wichtigsten Themen

Auth, Secrets, Key-Rotation

Kosten, Quotas, Rate Limits

JSON-Outputs validieren

RAG mit Embeddings nutzen

Tool-Calling robust umsetzen

Streaming und Latenz senken

Überblick In diesem Seminar lernst du, wie du APIs mit KI so integrierst, dass daraus ein verlässliches Produkt entsteht: von der Auswahl eines passenden Use Cases über Authentifizierung, Kostenkontrolle und Prompt-Design bis...

In diesem Seminar lernst du, wie du APIs mit KI so integrierst, dass daraus ein verlässliches Produkt entsteht: von der Auswahl eines passenden Use Cases über Authentifizierung, Kostenkontrolle und Prompt-Design bis zu Tool-Calling, RAG-Grundlagen und Streaming. Der Schwerpunkt liegt nicht auf einzelnen Frameworks, sondern auf belastbaren Integrationsentscheidungen: klare Schnittstellen, strukturierte Outputs, Validierung, Fehlerbehandlung, Fallbacks und ein Betriebskonzept, das Qualität, Latenz und Kosten sichtbar macht.

Du baust einen durchgängigen Integrations-Flow mit JSON-Ausgaben, Schema-Prüfung, Retrieval über Embeddings und kontrollierten Tool-Aufrufen. Dabei werden Sicherheits- und Betriebsfragen konsequent mitgedacht: Secret-Handling, Prompt Injection, PII, Logging, Tracing, Monitoring, Zugriffsschutz und Grenzen für automatisierte Aktionen. Wer zunächst einen breiteren Überblick über Sprachmodelle benötigt, findet im Large Language Model Grundkurs eine passende Grundlage. Für Azure-nahe Umsetzungen bietet sich ergänzend das AI-102 Training zu Azure AI Lösungen an.

Die Themen Use-Case-Auswahl und MVP-Schnitt · Build-vs-Buy-Entscheidungen · API Keys, OAuth, Service Accounts · Secret-Handling und Key-Rotation · Rate Limits, Quotas, Budget-Grenzen · System-, Developer- und User-Kontext...

Use Case, Architektur und Zugriff

  • Use-Case-Auswahl und MVP-Schnitt
  • Build-vs-Buy-Entscheidungen
  • API Keys, OAuth, Service Accounts
  • Secret-Handling und Key-Rotation
  • Rate Limits, Quotas, Budget-Grenzen

Prompting und strukturierte Ausgaben

  • System-, Developer- und User-Kontext
  • Prompt-Templates und Versionierung
  • JSON-Outputs mit Schema-Validierung
  • Fehlertoleranz und Fallback-Strategien
  • Improper Output Handling vermeiden

RAG und Wissensanbindung

  • Embeddings und Vektorsuche
  • Chunking-Strategien und Metadaten
  • Quellenbezug und Nachvollziehbarkeit
  • Zugriffskontrolle für Retrieval-Quellen
  • RAG-Injection und Datenqualität

Tool-Calling und Workflows

  • Funktionen als Tools modellieren
  • Parameter, Schemas und Validierung
  • Retries, Idempotenz und Fehlerfälle
  • Zustände, Sequenzen und Übergaben
  • Least Privilege für Tool-Aufrufe

Streaming, UX und Performance

  • Token-Streaming und Abbruchlogik
  • Timeouts, Backoff und Fallbacks
  • Latenzbudgets und Kostensteuerung
  • UX-Muster für Chat und Formulare
  • Robuste Request-Patterns

Qualität, Sicherheit und Betrieb

  • Golden Set und Regressionstests
  • A/B-Vergleiche und Qualitätsmetriken
  • Prompt Injection und System-Prompt-Leakage
  • Data Leakage, PII und Logging
  • Tracing, Monitoring und Alerts
Zielgruppe
  • Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die KI-APIs in Anwendungen, Backends oder Produkt-Features integrieren
  • IT-Architektinnen und IT-Architekten, die RAG, Tool-Calling, Zugriffsschutz und Betriebsmodelle bewerten
  • Product Ownerinnen und Product Owner, die KI-Features mit messbarer Qualität, Kostenkontrolle und Risikoabschätzung planen
  • Engineering Leads, die Integrationsstandards, Security-Guidelines und Monitoring für KI-gestützte Anwendungen etablieren
Das lernst du
  • Geeignete KI-API-Use-Cases auswählen, abgrenzen und als testbares MVP strukturieren
  • Sichere Integration mit Authentifizierung, Secret-Handling, Rate Limits, Quotas und Budget-Grenzen planen
  • Stabile Workflows mit Prompting, JSON-Schemas, RAG-Grundlagen, Tool-Calling und Fallbacks entwerfen
  • Qualität von KI-Ausgaben mit Golden Sets, Regressionstests und nachvollziehbaren Metriken bewerten
  • Betriebsfähigkeit durch Logging, Tracing, Monitoring, Alerts und Sicherheitsleitplanken absichern
So arbeiten wir
  • Kurze Theorie-Inputs mit konkreten Integrationsmustern
  • Geführte Praxisübungen an bereitgestellten Beispielen
  • Review von typischen Fehlerbildern und Gegenmaßnahmen
  • Checklisten und Templates für die direkte Umsetzung
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Grundverständnis von Web-APIs, HTTP, JSON und typischen Backend-Abläufen
  • Erste Erfahrung mit Softwareprojekten, Produktanforderungen oder technischen Integrationskonzepten
  • Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber keine Voraussetzung für die Architektur- und Betriebsentscheidungen
  • Für mehr technische Tiefe bei ML-Grundlagen eignet sich vorab der Python Machine Learning Grundkurs
Dein Fahrplan

Der erste Tag führt vom geeigneten KI-API-Use-Case zum testbaren MVP. Behandelt werden Erfolgskriterien, Build-vs-Buy-Abwägungen, Provider-Entscheidungen, Auth-Varianten, Secret-Handling, Key-Rotation, Rate Limits, Quotas und Budget-Grenzen. Anschließend werden Prompting als Schnittstellenvertrag, System-Policies, Prompt-Templates, Versionierung, strukturierte JSON-Outputs, Schema-Validierung und Fehlertoleranz erarbeitet.

Organisatorisches

Lernformate

Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.

Schulungsarten

Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.

Uhrzeiten

9:00-16:00 Uhr

Aktuelle Software

In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.

Deine Vorteile

Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

Inklusivleistungen

Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.

Lernen von Experten

Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.

Keine Vorkasse

Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.

Max. 8 Teilnehmende

Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.

Termine & Buchung

Vor Ort

Standardpreis: 1.450,00 € netto (1.725,50 € brutto)
09. - 10.11.2026
18. - 19.01.2027
22. - 23.03.2027
24. - 25.05.2027

Online

Standardpreis: 1.450,00 € netto (1.725,50 € brutto)
09. - 10.11.2026
18. - 19.01.2027
22. - 23.03.2027
24. - 25.05.2027

Nicht der passende Termin dabei?

Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.

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Inhouse & Firmenseminare

Lieber gleich das ganze Team schulen?

Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.

Beliebteste Wahl

Inhouse-Schulung

Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.

  • Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
  • Termine nach euren Bedürfnissen
  • Günstiger ab mehreren Teilnehmern
  • Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
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  • Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
  • Individuelle Terminplanung
  • An unseren Standorten oder Live-Online
  • Angepasste Inhalte
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Fragen und Antworten zu APIs mit KI nutzen: RAG, Datenabruf und mehr

Brauche ich ein eigenes Notebook oder Lizenzen?

Nein. Geräte, VMs und Software werden dir, falls erforderlich, zur Verfügung gestellt. Eigene Notebooks oder Lizenzen sind für die Teilnahme nicht notwendig.

Arbeiten wir mit einem bestimmten Anbieter oder Framework?

Der Schwerpunkt liegt auf provider-agnostischen Integrationsmustern. Beispiele können je nach Kursumgebung variieren, die Prinzipien gelten jedoch für gängige KI-API-Anbieter und typische Enterprise-Szenarien. Für Azure-spezifische Implementierungen passt ergänzend das AI-102 Training.

Ist das Seminar eher für Entwicklung oder Produktarbeit?

Beides. Du arbeitest mit technischen Integrationsbausteinen wie Auth, JSON-Outputs, RAG, Tool-Calling und Monitoring. Gleichzeitig werden Kriterien behandelt, mit denen Use Cases, Qualität, Kosten und Risiken aus Produktsicht gesteuert werden.

Geht es auch um Sicherheit und Compliance?

Ja. Das Seminar behandelt Prompt Injection, indirekte Angriffe über RAG-Quellen, Data Leakage, PII, Logging-Umfang, Zugriffsschutz und Leitplanken für Tool-Aufrufe, damit KI-Funktionen verantwortbar betrieben werden.

Wie tief wird RAG behandelt?

RAG wird als Integrationsbaustein behandelt: Embeddings, Vektorsuche, Chunking, Metadaten, Quellenbezug, Zugriffskontrolle und typische Fehlerbilder. Für eine stärkere Vertiefung zu RAG, Anpassung und Training eignet sich im Anschluss der Large Language Models Aufbaukurs.

Welche Vorkenntnisse sind sinnvoll?

Hilfreich sind Grundkenntnisse zu HTTP, JSON, Web-APIs und Softwareprojekten. Tiefes Data-Science-Wissen ist nicht erforderlich. Wer generative KI-Anwendungen in AWS-Umgebungen umsetzen möchte, findet mit Developing Generative AI Applications on AWS eine passende Vertiefung.

Werden KI-Features auch getestet?

Ja. Evaluation, Golden Sets, Regressionstests, A/B-Vergleiche und Monitoring sind zentrale Bestandteile. Wenn dein Schwerpunkt auf Testautomatisierung und Qualitätssicherung mit LLMs liegt, passt ergänzend das Seminar Effektive KI Software-Tests mit LLMs.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .

Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert

Aus der Praxis für die Praxis

Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.

Individuell statt "Schema F"

Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.

Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort

Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.

Mit Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

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