RAG & Vektordatenbanken Training: Enterprise AI beherrschen
Praxisnahes Training für RAG-Pipelines, semantische Suche und produktive Enterprise AI
Die wichtigsten Themen
RAG-Architekturen implementieren
Embeddings und Chunking anwenden
Vektordatenbanken produktiv nutzen
LangChain und LlamaIndex einsetzen
Hybrid Search und Re-Ranking
Halluzinationen durch Grounding senken
Überblick
Large Language Models liefern beeindruckende Ergebnisse, stoßen in Unternehmen aber schnell an Grenzen, wenn sie keinen belastbaren Zugriff auf interne Dokumente, Datenbanken, Wissensartikel oder Produktinformationen haben. Genau hier setzt Retrieval-Augmented Generation an: RAG verbindet generative KI mit semantischer Suche, Embeddings und Vektordatenbanken, damit Antworten nachvollziehbarer, aktueller und stärker an deinen eigenen Daten ausgerichtet sind.
In diesem zweitägigen RAG & Vektordatenbanken Training entwickelst du Schritt für Schritt eine funktionierende Retrieval-Pipeline. Du lernst, wie Embeddings erzeugt, Dokumente sinnvoll gechunked, Vektor-Indizes aufgebaut und Suchergebnisse durch Metadatenfilter, Hybrid Search und Re-Ranking verbessert werden. Frameworks wie LangChain und LlamaIndex werden nicht nur erklärt, sondern in praktischen Übungen für echte Workflows eingesetzt.
Das Seminar richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler, Data Scientists, ML Engineers und Softwarearchitektinnen und Softwarearchitekten, die LLM-Anwendungen mit Unternehmenswissen verbinden wollen. Wenn du nach einer Vektordatenbank Schulung, einem RAG Training oder gezielt nach einer Vektordatenbank Stuttgart Weiterbildung suchst, erhältst du hier praxisnahes Know-how für die Konzeption, Umsetzung und Bewertung produktionsnaher Enterprise-AI-Anwendungen.
Ergänzend passen je nach Projektziel auch die Trainings KI-gestützte Datenbanksuche: Aufbaukurs, APIs mit KI nutzen: RAG, Datenabruf und mehr oder Java Microservices mit KI: Spring AI & LangChain4j, wenn RAG-Systeme stärker in bestehende Softwarelandschaften integriert werden sollen.
Wer hier richtig ist
- Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die LLM-Anwendungen mit eigenen Datenquellen, APIs und Dokumentbeständen verbinden wollen
- Data Scientists und ML Engineers, die Embeddings, Vektordatenbanken und Retrieval-Pipelines für Unternehmensanwendungen einsetzen
- Softwarearchitektinnen und Softwarearchitekten, die skalierbare RAG-Architekturen für Enterprise AI bewerten und entwerfen
- Teams aus IT, Data und Produktentwicklung, die Chatbots, Wissensassistenten oder interne Suchsysteme mit semantischer Suche umsetzen
Das lernst du
- Du kannst eine RAG-Architektur für interne Dokumente, Wissensdatenbanken und proprietäre Datenquellen konzipieren
- Du erzeugst Embeddings, wählst passende Chunking-Strategien und bewertest deren Einfluss auf Retrieval-Ergebnisse
- Du richtest eine Vektordatenbank ein, befüllst sie mit Dokumenten und optimierst Indizes sowie Metadatenfilter
- Du implementierst Retrieval-Pipelines mit LangChain oder LlamaIndex und bindest LLMs für kontextbezogene Antworten an
- Du verbesserst die Antwortqualität mit Hybrid Search, Re-Ranking, Query Expansion und Grounding
- Du bewertest RAG-Systeme mit geeigneten Metriken und berücksichtigst Datenschutz, Latenz und Skalierung
Die Themen Funktionsweise von High-Dimensional Vector Spaces und Bedeutung für semantische Ähnlichkeit · Erzeugung von Embeddings mit OpenAI-Modellen und Hugging-Face-Modellen...
Grundlagen semantischer Suche
- Funktionsweise von High-Dimensional Vector Spaces und Bedeutung für semantische Ähnlichkeit
- Erzeugung von Embeddings mit OpenAI-Modellen und Hugging-Face-Modellen
- Unterschiede zwischen Tokenisierung, Embedding-Modellen und Sprachmodellen
- Chunking-Strategien für Dokumente, Webseiten, PDFs und Wissensdatenbanken
- Fixed-size Chunking, semantisches Chunking und Overlap-Strategien im Vergleich
- Cosine Similarity, Euclidean Distance und weitere Distanzmaße für Retrieval-Systeme
- Auswirkungen von Chunk-Größe, Datenqualität und Metadaten auf die Antwortqualität
Vektordatenbanken in der Praxis
- Marktüberblick zu Pinecone, Weaviate, Milvus und Qdrant
- Auswahlkriterien für Vektordatenbanken im Enterprise-Umfeld
- Setup, Konfiguration und Befüllung einer Vektordatenbank
- Aufbau von Collections, Schemas, Namespaces und Metadatenstrukturen
- Indizierungsalgorithmen wie HNSW und IVF sowie deren Auswirkungen auf Performance und Treffergenauigkeit
- Metadaten-Filterung für präzisere Suchergebnisse und domänenspezifische Einschränkungen
- Strategien für Aktualisierung, Löschung und Versionierung eingebetteter Dokumente
Retrieval-Augmented Generation mit LLMs
- Architekturmuster für RAG-Anwendungen mit Unternehmensdaten
- Aufbau einer vollständigen Pipeline von Datenimport über Retrieval bis zur Antwortgenerierung
- Orchestrierung mit LangChain und LlamaIndex
- Prompt Engineering für kontextbezogene, quellennahe Antworten
- Grounding zur Reduzierung von Halluzinationen und zur besseren Nachvollziehbarkeit
- Umgang mit Kontextfenstern, Token-Limits und relevanter Dokumentauswahl
- Einbindung strukturierter und unstrukturierter Datenquellen in RAG-Workflows
Advanced Retrieval Techniken
- Hybrid Search als Kombination aus keywordbasierter Suche und semantischem Retrieval
- Re-Ranking-Methoden zur Verbesserung der Ergebnisrelevanz
- Query Expansion und Multi-Query-Ansätze für robustere Suchanfragen
- Parent-Child Document Retrieval für bessere Kontextsteuerung
- Strategien gegen irrelevante Treffer, doppelte Inhalte und Kontextverlust
- Optimierung von Top-k-Auswahl, Score-Schwellenwerten und Retrieval-Parametern
- Vergleich von Naive RAG, Advanced RAG und produktionsnahen Pipeline-Varianten
Produktivsetzung, Evaluierung und Betrieb
- Qualitätsmessung mit RAGAS anhand von Treue, Kontextrelevanz und Antwortqualität
- Testdatensätze und Evaluierungsmetriken für RAG-Systeme
- Datenschutz, Datensicherheit und Zugriffskontrolle bei proprietären Unternehmensdaten
- Latenzoptimierung durch Caching, Index-Tuning und effiziente Pipeline-Schritte
- Skalierung von Vektor-Indizes bei wachsenden Dokumentbeständen
- Monitoring, Fehleranalyse und kontinuierliche Verbesserung von Retrieval-Pipelines
- Deployment-Überlegungen für RAG-Anwendungen in produktionsnahen Umgebungen
So arbeiten wir
- Interaktiver Workshop mit Live-Coding, technischer Analyse und direkter Umsetzung
- Hands-on Labs zum Aufbau einer vollständigen RAG-Anwendung auf bereitgestellter Cloud-Infrastruktur
- Praxisübungen zu Embeddings, Chunking, Vektordatenbanken, Retrieval und Evaluierung
- Vergleich verschiedener Architekturentscheidungen anhand konkreter Implementierungen
- Code-Reviews, Fehleranalyse und Optimierungsschleifen für bessere Retrieval-Ergebnisse
- Diskussion typischer Enterprise-Anforderungen wie Datenschutz, Skalierung, Latenz und Betrieb
Empfohlene Vorkenntnisse
- Solide Python-Kenntnisse für Übungen, API-Zugriffe und Datenverarbeitung
- Grundverständnis von REST-APIs, JSON und Authentifizierung
- Erste Erfahrung mit LLMs, Prompting oder KI-gestützten Anwendungen
- Grundlagen zu Datenbanken, Dokumentenstrukturen und Softwareentwicklung sind hilfreich
- Für vertiefende API-Szenarien eignet sich ergänzend das Training APIs mit KI nutzen: RAG, Datenabruf und mehr
Python 3 Grundkurs intensiv
Moderne REST APIs mit Node.js, Express und MongoDB
REST APIs mit Go (Golang)
REST Services mit OpenAPI und Swagger für Entwickler
Large Language Model Grundkurs: Einsatz und Überblick
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag führt in semantische Suche, Embeddings und Vektorräume ein. Behandelt werden Chunking-Strategien, Distanzmaße, Datenaufbereitung und die Auswahl geeigneter Vektordatenbanken. Anschließend wird eine Datenbank eingerichtet, mit Dokumenten befüllt und über Metadaten sowie Indizes für Retrieval-Aufgaben vorbereitet.
Im Praxisteil entsteht eine erste RAG-Pipeline: Dokumente werden geladen, in Chunks zerlegt, eingebettet, gespeichert und über ein LLM für kontextbezogene Antworten genutzt. Dabei werden typische Fehlerquellen wie schlechte Chunks, irrelevante Treffer und unzureichendes Grounding analysiert.
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
Vor Ort
Online
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
- Schulung in vertrauter Umgebung
- 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 RAG & Vektordatenbanken Training: Enterprise AI beherrschen
Was ist der Unterschied zwischen RAG und klassischem Fine-Tuning?
RAG ergänzt ein Large Language Model zur Laufzeit um relevante Informationen aus externen Datenquellen. Das Modell muss dafür nicht neu trainiert werden. Fine-Tuning verändert dagegen das Modellverhalten durch zusätzliche Trainingsdaten. Im Seminar lernst du, wann RAG sinnvoller ist, welche Grenzen es gibt und wie Vektordatenbanken dabei als semantisches Langzeitgedächtnis dienen.
Welche Vektordatenbanken werden im Training behandelt?
Der Kurs betrachtet Pinecone, Weaviate, Milvus und Qdrant mit ihren typischen Einsatzszenarien. Neben dem Marktüberblick geht es um Setup, Index-Strukturen, Metadatenfilter, Skalierung und praktische Auswahlkriterien für Enterprise-AI-Projekte.
Muss ich eigene API-Keys mitbringen?
Nein. Für die Dauer des Seminars werden die notwendigen Zugänge zu LLM-Providern und Datenbank-Clouds bereitgestellt. Falls im Unternehmen eigene Vorgaben für Provider, Datenschutz oder Cloud-Nutzung gelten, können diese im fachlichen Austausch berücksichtigt werden.
Wie viel Python-Erfahrung wird benötigt?
Du solltest Python sicher genug beherrschen, um Skripte zu lesen, Funktionen anzupassen und API-Aufrufe nachzuvollziehen. Das Training ist praxisorientiert, aber kein Python-Grundlagenkurs. Erfahrung mit REST-APIs, JSON und grundlegender Datenverarbeitung erleichtert den Einstieg deutlich.
Eignet sich das Seminar für Chatbots und interne Wissensassistenten?
Ja. RAG ist besonders relevant für Chatbots, interne Support-Assistenten, Customer-Service-Systeme und semantische Unternehmenssuche. Wenn dein Schwerpunkt stärker auf rechtlichen Fragen liegt, passt ergänzend das Seminar KI Chatbots: Datenschutz, Urheberrecht und Haftung. Für Service-Szenarien bietet sich zusätzlich KI im Customer Service: Chatbots, die liefern an.
Werden LangChain und LlamaIndex nur vorgestellt oder praktisch genutzt?
Beide Frameworks werden praxisnah eingesetzt. Du lernst typische Bausteine für Datenimport, Retrieval, Prompting, Kontextübergabe und Antwortgenerierung kennen und setzt diese in Übungen um. Ziel ist, dass du die Frameworks einschätzen und für eigene RAG-Prototypen nutzen kannst.
Wie wird die Qualität eines RAG-Systems gemessen?
Im Training werden Qualitätskriterien wie Kontextrelevanz, Antworttreue, Trefferqualität und Latenz betrachtet. Mit RAGAS werden Evaluierungsansätze vorgestellt, die helfen, Retrieval-Pipelines messbar zu verbessern und Schwachstellen systematisch zu analysieren.
Gibt es eine offizielle Zertifizierung für dieses RAG Training?
Für dieses Seminar ist keine herstellerübergreifende offizielle Zertifizierung vorgesehen. Der Nutzen liegt in der praktischen Umsetzung: Du entwickelst eine funktionierende RAG-Pipeline und erhältst anwendbares Know-how für eigene KI-Projekte.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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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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