LangChain: RAG und Agents Intensiv-Training
Baue belastbare LLM-Anwendungen mit Retrieval, Tools, LangGraph und Observability statt fragiler Prompt-Demos.
Die wichtigsten Themen
RAG-Pipelines mit eigenen Daten
LangGraph für kontrollierte Agents
Tool-Calling für APIs und Datenbanken
Evaluation, Tracing und Debugging
Security-Risiken in LLM-Workflows
Eigener KI-Prototyp als Abschluss
Überblick
Dieses LangChain-Training geht deutlich über Grundlagen hinaus: du entwickelst nachvollziehbare LLM-Anwendungen, die nicht nur im Notebook funktionieren, sondern als RAG-Pipeline, Tool-Agent oder Workflow-Prototype für reale Unternehmensdaten taugen. Im Mittelpunkt stehen LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Tool-Calling, LangGraph und Qualitätssicherung. Du lernst, Dokumente sinnvoll aufzubereiten, Abfragen gegen Vektor-Speicher zu steuern, Agenten kontrolliert mit Werkzeugen arbeiten zu lassen und typische Risiken wie Halluzinationen, Prompt-Injection, Berechtigungsfehler und schwer debuggbare Chains zu begrenzen. Das Training verbindet Architektur, Code-Beispiele und Hands-on-Übungen zu praxisnahen Use-Cases aus Wissensmanagement, Support, Datenanalyse und Prozessautomatisierung. Am Ende steht ein eigener Prototyp, der als belastbare Grundlage für interne Pilotprojekte, Proofs of Concept oder die Weiterentwicklung bestehender KI-Anwendungen dient.
Wer hier richtig ist
- Software-Entwicklerinnen und Software-Entwickler mit Interesse an LLM-Anwendungen
- Data-Engineers, Data-Scientists und KI-nahe technische Rollen
- Solution-Architects und technische Projektleitungen für KI-Prototypen
- IT-Teams, die RAG, Agenten oder interne KI-Assistenten bewerten und umsetzen
- Für alle, die LangChain über reine Grundlagen hinaus praktisch einsetzen wollen
Das lernst du
Nach dem Training entwickelst du eigene LangChain-Anwendungen mit RAG, Tool-Calling und kontrollierten Agenten-Workflows. Du bewertest passende Architekturen, erkennst typische Demo-Fallen und leitest sinnvolle Maßnahmen für Qualität, Sicherheit und Betrieb ab. Außerdem entsteht ein praxisnaher Prototyp, den du als Ausgangspunkt für interne KI-Projekte nutzen kannst.
Die Themen Architektur, zentrale Bausteine und typische Einsatzszenarien · Modelle, Prompts, Output-Parser und strukturierte Antworten · Chains, Runnables und LCEL für nachvollziehbare Abläufe...
LangChain-Grundlagen für belastbare LLM-Anwendungen
- Architektur, zentrale Bausteine und typische Einsatzszenarien
- Modelle, Prompts, Output-Parser und strukturierte Antworten
- Chains, Runnables und LCEL für nachvollziehbare Abläufe
- Fehlerbilder in LLM-Workflows und sinnvolle Gegenmaßnahmen
Retrieval-Augmented Generation mit eigenen Daten
- Dokumenten-Import, Chunking-Strategien und Metadaten
- Embeddings, Vektor-Suche und semantisches Retrieval
- RAG-Pipelines für PDFs, Wissensdatenbanken und Support-Inhalte
- Antwortqualität, Quellenbezug und Halluzinations-Reduktion
Agenten, Tools und LangGraph
- Tool-Calling für APIs, Datenbanken und interne Systeme
- Agenten-Patterns ohne unkontrollierte Autonomie
- LangGraph für zustandsbehaftete Workflows und Kontrollflüsse
- Human-in-the-Loop, Checkpoints und Abbruchbedingungen
Praxisnahe Use-Cases im Unternehmen
- Wissens-Assistent für interne Dokumente
- Support-Agent mit Ticket-Kontext und Tool-Nutzung
- Analyse-Assistent für strukturierte und unstrukturierte Daten
- Automatisierte Zusammenfassungen, Klassifikation und Weiterleitung
Qualität, Sicherheit und Betrieb
- Evaluation von Prompts, Retrieval und Antwortqualität
- Tracing, Debugging und Monitoring mit LangSmith-Konzepten
- Umgang mit sensiblen Daten, Berechtigungen und Prompt-Injection
- Kosten, Latenz und technische Grenzen im Produktivbetrieb
Abschlussprojekt und Transfer
- Entwurf einer eigenen LangChain-Anwendung
- Implementierung einer RAG- oder Agenten-Pipeline
- Review von Architektur, Risiken und Verbesserungen
- Nächste Schritte für Pilotierung und Rollout
So arbeiten wir
Das Training kombiniert fachliche Impulse, Live-Coding, geführte Übungen, Architektur-Reviews und einen durchgehenden Praxis-Use-Case. Kurze Theorieblöcke wechseln mit Hands-on-Arbeit, Debugging-Sessions und Diskussionen zu eigenen Anwendungsideen.
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse in Python und sicherer Umgang mit Entwicklungsumgebungen
- Grundverständnis von APIs, JSON und allgemeinen KI- oder LLM-Konzepten ist hilfreich
Dein Fahrplan
Der erste Tag schafft eine tragfähige Basis für LangChain-Anwendungen. Behandelt werden Modelle, Prompts, Runnables, Chains, strukturierte Ausgaben und erste Workflows. Anschließend entsteht eine RAG-Pipeline mit Dokumenten-Import, Chunking, Embeddings, Vektor-Suche und Antwortgenerierung mit Quellenbezug.
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
09:00-16:00 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
Leider haben wir aktuell keine Termine geplant. Es wird wahrscheinlich bei uns etwas schief gelaufen sein - bitte kontaktiere uns und wir finden den passenden Termin.
Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns - wir finden die passende Lösung
Inhouse-Schulungen & Firmenseminare
Inhouse-Schulungen
Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.
Vorteile:
- Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
- Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
- Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
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- Fokus auf deine spezifischen Anforderungen
Firmen-Seminare
Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.
Ideal für:
- Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
- Individuelle Terminplanung für dein Team
- An unseren Schulungsstandorten oder Online
- Angepasste Inhalte für deine Anforderungen
Fragen und Antworten zu LangChain: RAG und Agents Intensiv-Training
Ist das Training auch geeignet, wenn ich bisher nur LLM-APIs genutzt habe?
Ja. Wenn du Python-Grundkenntnisse und ein Verständnis für APIs mitbringst, ist der Einstieg gut machbar. Das Training startet mit den zentralen LangChain-Bausteinen und führt anschließend zügig in RAG, Tool-Calling und LangGraph.
Wird nur LangChain behandelt oder auch LangGraph?
Beides wird behandelt. LangChain dient als Grundlage für LLM-Anwendungen, RAG und Tool-Integration. LangGraph wird genutzt, sobald kontrollierte, zustandsbehaftete Agenten-Workflows, Checkpoints oder Human-in-the-Loop-Szenarien sinnvoll sind.
Entsteht im Training ein eigener Prototyp?
Ja. Im Verlauf des Trainings entsteht ein praxisnaher Prototyp, zum Beispiel als Wissens-Assistent, Support-Agent oder RAG-Anwendung für Dokumente. Der Prototyp dient als Muster für eigene Projekte und Architekturentscheidungen.
Geht es auch um Sicherheit und Datenschutz?
Ja. Das Training behandelt typische Risiken wie Prompt-Injection, ungewollte Datenweitergabe, Tool-Missbrauch, Berechtigungen und Umgang mit sensiblen Inhalten. Ziel ist ein realistischer Blick auf sichere LLM-Workflows im Unternehmenskontext.
Muss ich eigene Software oder Lizenzen mitbringen?
Nein. Benötigte Umgebungen, Beispiele und Zugänge werden, soweit erforderlich, im Training bereitgestellt. Eigene Projektideen oder anonymisierte Beispieldaten sind willkommen, aber keine Voraussetzung.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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