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

Wer leistungsstarke und vertrauenswürdige KI-Anwendungen im Unternehmen etablieren möchte, profitiert von fundiertem Wissen zur Bewertung und Optimierung von RAG-Systemen. Diese Weiterbildung zeigt praxisnah, wie sich die Antwortqualität gezielt messen und nachhaltig steigern lässt.

Der Kurs Large Language Models (LLM) - RAG-Tuning und Evaluation richtet sich an Fachleute, die ihre LLM-Lösungen robuster, nachvollziehbarer und betriebssicher gestalten wollen. Sie lernen, wie sich Retrieval-Qualität anhand etablierter Metriken beurteilen lässt und warum klassisches Information Retrieval und LLM-Tuning eng zusammenwirken.

Ein zentraler Schwerpunkt liegt auf wirksamen Tuning-Strategien: vom Vergleich verschiedener Embedding-Modelle über durchdachtes Chunking bis hin zur Optimierung von Index-Parametern. Auch die Kombination aus lexikalischer und semantischer Suche sowie der Einsatz von Cross-Encodern werden behandelt, wobei stets die Trade-offs zwischen Qualität und Kosten im Blick bleiben.

Im weiteren Verlauf vertiefen Sie moderne Evaluationstechniken, die sowohl automatisierte Bewertungsverfahren als auch Human-in-the-loop-Ansätze umfassen. So bauen Sie aussagekräftige Benchmark-Sets auf und schaffen eine verlässliche Grundlage für fundierte Entscheidungen.

Darüber hinaus erfahren Sie, wie Qualitätssicherung im laufenden Betrieb gelingt – etwa durch Bias-Checks, Halluzinationsanalysen und Drift Detection. Ergänzend lernen Sie, mit gezieltem Monitoring und Reporting kontinuierliche Verbesserungen anzustoßen und Stakeholdern transparente Ergebnisse zu liefern.

Durch diesen praxisorientierten Ansatz gewinnen Sie die Sicherheit, KI-Pipelines eigenständig zu evaluieren und zuverlässig zu optimieren – ein klarer Vorteil für anspruchsvolle Projekte im Unternehmensumfeld.

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