Mistral AI, Ollama & Co. - Datenverarbeitung und -analyse

In dieser 1-tägigen Schulung „Mistral AI, Ollama & Co. - Datenverarbeitung und -analyse“ lernen Sie, wie Sie Open-Source-Sprachmodelle wie Mistral 7B oder Mixtral 8x7B nutzen können, um strukturierte und unstrukturierte Daten im Unternehmenskontext effizient auszuwerten.

Sie erhalten eine fundierte Einführung in das Potenzial von LLMs für die automatisierte Analyse von Textdaten, die Extraktion relevanter Informationen sowie die Verarbeitung von semi-strukturierten Inhalten wie Reports, Logs oder Tabellen. Prompting-Techniken und die praktische Anwendung stehen im Vordergrund, genauso wie Datenschutz und Integration.

Im interaktiven Praxisteil analysieren Sie typische Geschäftsdaten und entwickeln eigene Prompts für analytische Aufgaben und Erkenntnisgewinn.

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Einführung in Mistral AI für Datenverarbeitung

• Vorstellung von Mistral 7B und Mixtral 8x7B
• Vorteile für Text- und Datenanalysen
• Lokale Nutzung mit Tools wie LM Studio oder Ollama

Grundlagen der Datenverarbeitung mit LLMs

• Welche Datentypen eignen sich für LLMs?
• Limitierungen und sinnvolle Anwendungsbereiche
• Verständnis für „semantische“ vs. „numerische“ Analyse
• Feature-Engineering und Umgang mit Ausreißern und fehlenden Datenpunkten

Prompt Engineering für Analyseaufgaben

• Aufbau analytischer Prompts: Struktur, Klarheit, Zieldefinition
• Extraktion, Klassifikation, Zusammenfassung
• Umgang mit JSON- und Tabellenstrukturen im Prompting

Typische Anwendungsfälle aus der Praxis

• Auswertung von Kundenfeedbacks oder Supporttickets
• Text-Mining aus Berichten, PDFs oder E-Mails
• Extraktion strukturierter Daten aus unstrukturierten Quellen
• Erstellung von Management-Zusammenfassungen
• Klassifikation nach Themen, Dringlichkeit oder Stimmungen

Integration und Weiterverarbeitung

• Einsatz über lokale Tools oder APIs
• Automatisierungsmöglichkeiten (Make, Python-Skripte, Airbyte etc.)
• Datenschutz und Data Governance bei lokalem LLM-Einsatz

Praxisteil: Analyse typischer Geschäftsdaten

• Hands-on: Analyse von Beispiel-Texten, Reports, Mails
• Prompt-Feinabstimmung und Interpretation der Ergebnisse
• Vergleich: GPT vs. Mistral für Analysen

Abschluss & Diskussion

• Erfolgsfaktoren für den produktiven Einsatz im Unternehmen
• Weiterführende Tools, Erweiterungen und Automatisierung