Large Language Models (LLM) - RAG-Tuning und Evaluation

In der Weiterbildung zu Large Language Models (LLM) - RAG-Tuning und Evaluation lernen Sie, wie Sie die Leistungsfähigkeit von RAG-Systemen nicht nur bewerten, sondern auch gezielt optimieren können. Dieser Kurs bietet umfassende Einblicke in die Anwendung und Verbesserung von Metriken, Tuning-Methoden und Evaluationsverfahren, um sicherzustellen, dass Ihre LLM-Anwendungen im Unternehmensumfeld sowohl robust als auch nachvollziehbar sind. Besonders für Fachkräfte, die sich mit der Integration von Language Models in bestehende Unternehmensstrukturen befassen, vermittelt diese Schulung wertvolle Fertigkeiten und Erkenntnisse.

Ein Verständnis der Retrieval-Qualität, die durch Metriken wie Recall und Precision gemessen wird, bildet die Grundlage des Kurses. Dazu erfahren Sie, warum eine Kombination aus klassischem Information Retrieval (IR) und LLM-Tuning notwendig ist, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Der Kurs behandelt fortschrittliche Tuning-Strategien, darunter die Optimierung von Chunking-Strategien und Index-Parametern sowie der Vergleich von Embedding-Modellen. Darüber hinaus wird die Fähigkeit zur Kombination lexikalischer und semantischer Suchverfahren vermittelt, was einen wesentlichen Beitrag zur Qualitätssteigerung bietet.

Ein weiteres Highlight ist die Integration von Evaluationstechniken wie automatisierten BLEU- und ROUGE-Tests sowie fortschrittlichen Human-in-the-loop-Verfahren, die sicherstellen, dass Qualität konstant verbessert wird. Die Schulung bietet einen praxisnahen Ansatz, indem es Bias-Checks und Halluzinationsanalysen umfasst, um die Integrität der Modelle sicherzustellen.

Diese Weiterbildung ist darüber hinaus stark praxisorientiert und unterstützt Sie bei der Implementierung und Überwachung von Qualitätssicherungsprozessen im Betrieb, wie etwa Drift Detection und Canary-Tests. Die kontinuierliche Verbesserung und genaue Monitoring-Prozesse sind entscheidende Bestandteile, die dieses Seminar so wertvoll machen. Nutzen Sie die Chance, von praxisnahen Dashboards und Reporting-Techniken zu profitieren, um fundierte Entscheidungen im Unternehmenskontext zu treffen.

Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.

Grundlagen von Retrieval-Qualität

- Metriken: Recall, Precision, nDCG

- Warum klassisches IR- und LLM-Tuning zusammengehören

Tuning-Strategien

- Chunking-Varianten (Overlaps, Semantik-basiert)

- Embedding-Modelle vergleichen

- Index-Parameter optimieren (z. B. k, Abstandsmessung)

Re-Ranking & Hybrid Search

- Lexikalische + semantische Suche kombinieren

- Einsatz von Cross-Encodern

- Trade-offs zwischen Qualität und Kosten

Evaluationstechniken

- Human-in-the-loop Verfahren

- Automatisierte Evals: BLEU, ROUGE, BERTScore, G-Eval

- Benchmark-Sets aufbauen

Qualitätssicherung im Betrieb

- Bias-Checks, Halluzinationsanalyse

- Drift Detection bei Embeddings

- Canary-Tests für neue Pipelines

Monitoring & Reporting

- KPI-Tracking: Retrieval-Präzision, Factuality

- Dashboards für Stakeholder

- Feedback Loops und kontinuierliche Verbesserung