LLM-Dokumentenanalyse und Pipelines Grundkurs
Prüfbare LLM-Dokumentenanalyse mit JSON-Extraktion, RAG-Belegen, QA und Compliance
Die wichtigsten Themen
JSON-Extraktion statt Freitext
RAG mit Seitenbelegen
Chunking für lange PDFs
Validierung und Self-Checks
Messbare QA mit Gold-Set
PII-Redaction und Zugriff
Überblick In diesem Grundkurs entwickelst du eine praxistaugliche Pipeline für LLM-Dokumentenanalyse : von der robusten Ingestion über schema-basierte Extraktion bis zu Zusammenfassungen mit nachvollziehbaren Quellenbelegen....
In diesem Grundkurs entwickelst du eine praxistaugliche Pipeline für LLM-Dokumentenanalyse: von der robusten Ingestion über schema-basierte Extraktion bis zu Zusammenfassungen mit nachvollziehbaren Quellenbelegen. Das Training richtet sich an Teams, die PDFs, E-Mails, Verträge, Scans oder Office-Dokumente nicht nur zusammenfassen, sondern prüfbare Fakten wie Fristen, Beträge, Pflichten, Risiken und Zuständigkeiten strukturiert bereitstellen wollen.
Der Schwerpunkt liegt auf belastbaren Prozessen statt auf freien Textantworten. du lernst, Dokumente sinnvoll vorzubereiten, Chunking-Strategien für lange Inhalte zu wählen, JSON-Schemata zu definieren, RAG für Seiten- und Abschnittsverweise einzusetzen und Qualität über Tests, Gold-Sets, Review-Workflows und Monitoring messbar zu machen. Damit entsteht ein Blueprint für Wissensarbeit, Legal, Einkauf, Revision, Compliance oder Customer Operations.
Wenn du Grundlagen zu KI-Systemen auffrischen möchtest, passt vorab die Einführung in die Künstliche Intelligenz. Für breitere Datenanalyse-Themen bietet die Kategorie Data Science & KI-Datenanalyse passende Vertiefungen. Wer nach weiteren LLM-Seminaren sucht, findet im Anschluss mit LLM-Evaluation und LLM Security sinnvolle nächste Schritte.
Die Themen Dokumentprozesse in Legal, Einkauf, Revision, Compliance, Wissensmanagement und Customer Operations · Dokumenttypen wie PDF, E-Mail, Scans, Office-Dateien, Verträge, Anhänge und tabellarische Inhalte...
Use Cases, Grenzen und Erfolgskriterien
- Dokumentprozesse in Legal, Einkauf, Revision, Compliance, Wissensmanagement und Customer Operations
- Dokumenttypen wie PDF, E-Mail, Scans, Office-Dateien, Verträge, Anhänge und tabellarische Inhalte
- Qualitätsziele für Genauigkeit, Abdeckung, Nachvollziehbarkeit, Review-Fähigkeit und Bearbeitungszeit
- Typische Risiken durch Halluzinationen, fehlende Quellenbelege, Datenschutzprobleme und fachliche Fehlinterpretationen
- Abgrenzung zwischen freier Zusammenfassung, strukturierter Extraktion und auditierbarer Dokumentenanalyse
Dokument-Ingestion und Vorverarbeitung
- Robustes Einlesen heterogener Dokumente mit Parsing, OCR-Optionen und Layout-Erhalt
- Erkennung und Nutzung von Metadaten wie Seiten, Absätzen, Tabellen, Überschriften, Anhängen und Dokumentversionen
- Chunking-Strategien für lange PDFs, E-Mail-Verläufe und mehrteilige Vertragsunterlagen
- Umgang mit Tabellen, Fußnoten, Kopfzeilen, gescannten Seiten und unvollständigen Textschichten
- Vorbereitung der Inhalte für Extraktion, Retrieval, Review und spätere Nachvollziehbarkeit
Informations-Extraktion mit LLMs
- Schema-basierte Extraktion mit JSON für Entitäten, Beträge, Fristen, Pflichten, Risiken und Zuständigkeiten
- Definition fachlicher Felder, Datentypen, Pflichtangaben, Plausibilitätsregeln und Fehlermeldungen
- Mehrstufige Prompt-Flows für Extraktion, Normalisierung, Validierung und Nachprüfung
- Self-Check-Mechanismen zur Reduzierung unbelegter Aussagen und inkonsistenter Ergebnisse
- Fehlerbehandlung bei unklaren Dokumentstellen, fehlenden Informationen und widersprüchlichen Angaben
RAG für Belege und Quellenstellen
- Grundprinzipien von Embeddings, Vektorsuche, Re-Ranking und kontextbezogener Dokumentauswahl
- Ausgabe von Quellenbelegen mit Seiten-, Abschnitts- und Dokumentverweisen
- Steuerung von Kontextfenstern, Top-k-Auswahl, Deduplizierung und Retrieval-Grenzen
- Verknüpfung extrahierter Fakten mit konkreten Textstellen für Review und Audit
- Prüfung, ob Aussagen durch Dokumentquellen gedeckt sind oder als unsicher markiert werden müssen
Auditierbare Zusammenfassungen
- Unterschied zwischen Executive Summary, Fachzusammenfassung und prüffähiger Ergebnisdarstellung
- Claim-Evidence-Format mit Aussage, Beleg, Seitenverweis und Unsicherheitsmarkierung
- Kennzeichnung von Konflikten, fehlenden Angaben und mehrdeutigen Formulierungen im Dokument
- Zusammenfassungen für unterschiedliche Zielgruppen wie Management, Fachexperten, Prüferinnen und Prüfer
- Qualitätskriterien für nachvollziehbare, überprüfbare und fachlich brauchbare LLM-Ausgaben
Qualitätssicherung und Tests
- Aufbau eines Gold-Sets mit repräsentativen Dokumenten, erwarteten Extraktionen und Prüfkriterien
- Stichproben, Review-Workflows und fachliche Abnahme für extrahierte Ergebnisse
- Messgrößen wie Extraktions-Accuracy, Coverage, Fehlerrate, Latenz und Kosten pro Dokument
- Prompt-Regressionstests, Versionierung und Vergleich von Pipeline-Varianten
- Dokumentation von Entscheidungen, Fehlerfällen und Verbesserungen für den Betrieb
Security, Compliance und Betrieb
- PII-Handling, Redaction, Zugriffskonzepte und Rollenmodelle für sensible Dokumente
- Logging, Monitoring, Kostenkontrolle und technische Betriebsmetriken
- Deployment-Optionen über API, On-Premises-Ansätze und hybride Architekturen
- Abstimmung von Datenschutz, Fachfreigabe, Nachvollziehbarkeit und organisatorischer Verantwortung
- Blueprint für den Transfer in eigene Dokument-Workflows und produktionsnahe Pilotprojekte
Wer hier richtig ist
- Data Analysts und Data Engineers, die unstrukturierte Dokumentdaten für Auswertungen, Prüfungen oder Fachprozesse nutzbar machen
- Softwareentwicklerinnen, Softwareentwickler und Solution Architects, die LLM-Features für Dokument-Workflows produktionsnah umsetzen
- Fachverantwortliche aus Legal, Einkauf, Revision, Compliance und Customer Operations mit Bedarf an prüfbaren Fakten aus Dokumenten
- Produktmanagerinnen und Produktmanager für KI-gestützte Dokumentenprozesse, Extraktionslösungen und interne Wissenssysteme
Das lernst du
- Eine belastbare End-to-End-Pipeline für Ingestion, Chunking, Extraktion, RAG und Review planen
- Schema-basierte JSON-Extraktion mit Validierung, Plausibilitätsprüfung und Fehlerbehandlung umsetzen
- Auditierbare Zusammenfassungen im Claim-Evidence-Format mit Seiten- und Abschnittsverweisen erstellen
- Qualität über Gold-Set, Stichproben, Metriken, Prompt-Regressionstests und Versionierung steuern
- Security-, Compliance- und Betriebsbausteine für sensible Dokument-Workflows einordnen
So arbeiten wir
- Fachliche Inputs mit Entscheidungsregeln für Ingestion, Chunking, Extraktion, Retrieval und QA
- Geführte Übungen an bereitgestellten Beispiel-Dokumenten wie PDFs, E-Mails und Vertragsauszügen
- Hands-on Labs zu JSON-Schema, Prompt-Flows, Quellenbelegen, Validierung und Review-Schritten
- Workshop-Phasen für Schema-Design, Pipeline-Entwurf, QA-Plan und Betriebsanforderungen
- Transferarbeit mit Blueprint für eigene Anwendungsfälle und Diskussion typischer Integrationsfragen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von APIs, Datenformaten und JSON-Strukturen
- Erfahrung mit Dokumentprozessen, Datenanalyse oder fachlichen Prüfabläufen ist hilfreich
- Grundkenntnisse zu KI oder Prompting sind nützlich, aber keine zwingende Voraussetzung
- Für den Einstieg in KI-Grundlagen empfiehlt sich die Einführung in die Künstliche Intelligenz
Dein Fahrplan
Der erste Tag legt die fachliche und technische Basis für eine belastbare LLM-Dokumentenpipeline. Behandelt werden geeignete Use Cases, Erfolgskriterien, Dokumenttypen, Halluzinationsrisiken, Datenschutzfragen und Qualitätsziele. Danach folgen Ingestion, Parsing, OCR-Optionen, Layout-Erhalt, Metadaten und Chunking-Strategien für lange Dokumente. Im praktischen Teil entstehen JSON-Schemata für Entitäten, Beträge, Fristen, Pflichten und Risiken. Mehrstufige Prompt-Flows, Validierungsregeln, Plausibilitätschecks und Fehlerbehandlung bilden den Abschluss des Tages.
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
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
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.
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
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu LLM-Dokumentenanalyse und Pipelines Grundkurs
Was ist der Unterschied zwischen LLM-Dokumentenanalyse und klassischem Prompting?
Klassisches Prompting liefert häufig freie Antworten auf einzelne Eingaben. In diesem Training geht es um kontrollierte Dokumentenprozesse: Ingestion, Chunking, schema-basierte Extraktion, RAG mit Quellenbelegen, Validierung, QA und Betrieb. Ziel sind prüfbare Ergebnisse statt nur gut formulierter Texte.
Für welche Dokumentarten eignet sich das Seminar?
Behandelt werden typische Geschäftsdokumente wie PDFs, E-Mails, Verträge, Anhänge, Office-Dokumente und Scans. Der Kurs zeigt, wie Struktur, Metadaten, Seitenverweise und Quellenstellen erhalten bleiben, damit Fakten später nachvollziehbar geprüft werden.
Welche LLM-Anbieter werden verwendet?
Die Konzepte sind anbieterneutral. Wenn eine konkrete Umgebung genutzt wird, orientiert sie sich an gängigen API-basierten Modellen und kann je nach Rahmenbedingungen variieren. Im Mittelpunkt stehen übertragbare Architekturentscheidungen, Testverfahren und Qualitätskriterien.
Kann ich danach eine produktive Lösung bauen?
du hast nach dem Seminar einen praxistauglichen Blueprint inklusive Ingestion, Extraktion, RAG, QA, Monitoring und Compliance-Bausteinen. Für eine produktive Einführung brauchst du zusätzlich Zeit für Integration, Datenfreigaben, Sicherheitsprüfung und fachliche Abnahme.
Arbeiten wir mit echten Dokumenten aus meinem Unternehmen?
Im Seminar werden bereitgestellte Beispiel-Dokumente genutzt. Wenn du eigene Dokumente einbringen möchtest, muss vorab geklärt werden, ob Datenschutz, Vertraulichkeit und organisatorische Rahmenbedingungen das zulassen.
Geht es eher um Prompting oder um Systemdesign?
Beides wird behandelt, mit deutlicher Ausrichtung auf Systemdesign. Prompts sind ein Baustein innerhalb kontrollierter Flows für Ingestion, Chunking, Extraktion, RAG, Qualitätssicherung und Betrieb.
Welche Vorkenntnisse sind für die LLM-Schulung sinnvoll?
Hilfreich sind Grundverständnis von APIs, JSON und Datenstrukturen sowie Erfahrung mit Dokumentprozessen oder Datenanalyse. Für KI-Grundlagen eignet sich vorab die Einführung in die Künstliche Intelligenz.
Welche Anschlussseminare passen nach diesem Grundkurs?
Für Qualität und Sicherheit passen im Anschluss besonders LLM-Evaluation, LLM Security und LLM Self-Hosting und Deployment. Diese Trainings vertiefen Evaluation, Angriffsszenarien und Betriebsmodelle für LLM-Anwendungen.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Passende Schulungen nach dem Kurs
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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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