Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis

• Kurzbeschreibung

  Dieser praxisorientierte Kurs zeigt Ihnen die Arbeit mit LLMs und Retrieval-Augmented Generation. Lernen Sie in der praxisorientierten Schulung die LLM-Architektur, Prompt Design, Vektorsuche und Integration mit LangChain, FAISS und LlamaIndex.

• Kursinfo (Code: kurspyl)

  Große Sprachmodelle wie GPT oder LLaMA haben das Potenzial, Geschäftsprozesse zu transformieren. In diesem Seminar erfahren Sie, wie Sie Large Language Models (LLMs) gezielt in Ihre Anwendungen integrieren und mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombinieren, um kostengünstig Neue Daten in das LLM zu integrieren.

  Sie analysieren die Architektur hinter modernen Modellen, gestalten Prompts effektiv und binden externe Wissensquellen über Vektorsuche ein. Mit LangChain, FAISS und LlamaIndex bauen Sie modulare NLP-Pipelines, die Ihren Unternehmens-Kontext verstehen und dadurch präzise Antworten liefern können.

  Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung - von der Anbindung eigener Daten über das Speichern von Embeddings bis hin zur Umsetzung produktionsreifer RAG-Systeme für realistische Use Cases.

  Angesprochener Teilnehmerkreis:
  Entwickler, ML-Profis und KI-Interessierte mit Vorkenntnissen, die LLMs praktisch einsetzen und Retrieval-Strategien in eigene Systeme integrieren möchten.

  Kursziel:
  Sie lernen, LLMs gezielt mit externem Wissen zu kombinieren und über RAG-Pipelines produktiv zu nutzen - von der Datenanbindung bis zur dynamischen Antwortgenerierung.

• Seminar- bzw. Schulungsinhalte

  • Architektur und Grundlagen moderner LLMs
    • Überblick über Transformer-Modelle
    • Unterschiede zu klassischen NLP-Verfahren
    • Rolle von Kontext und Tokenisierung
  • Prompt Design und Modellsteuerung
    • Struktur effektiver Prompts
    • Few-/Zero-Shot-Techniken
    • System-Prompts für mehr Kontrolle
  • Grundlagen von Retrieval-Augmented Generation (RAG)
    • Trennung von Modell- und Wissenskomponente
    • Nutzen für domänenspezifische Anwendungen
  • Vektorsuche und Embedding-Verwaltung
    • Embedding-Erstellung mit Hugging Face
    • Ähnlichkeitssuche mit FAISS und ChromaDB
    • semantische Datenabfragen
  • LangChain und LlamaIndex im Einsatz
    • Aufbau modularer NLP-Pipelines
    • Integration externer Quellen
    • Dokumentensuche
    • Tool-Ketten
  • Eigene RAG-Pipeline entwickeln
    • Datenvorbereitung
    • Query-Antwort-System mit LangChain
    • API-Anbindung für produktionsnahe Lösungen

• Seminar- bzw. Schulungsvoraussetzungen

  Gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenverarbeitung oder API-Nutzung. Kenntnisse in NLP oder Machine Learning sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

Anmeldung

• Seminarbeurteilungen

  Python - Grundkurs für Programmieranfänger

  
  

  • Ich fand es gut, dass das Seminar als Einzelunterricht durchgeführt, anstatt abgesagt wurde, da zu wenig Anmeldungen vorlagen
    B.M. - 20.01.2026
    
    

  • Die kleine Teilnehmeranzahl. Wir waren 2 Teilnehmer, so dass jeder seine Fragen loswerden konnte und diese auch beantwortet wurden!
    O.D. - 14.01.2026
    
    

  • Der Seminarleiter ist sehr kompetent und weiß extrem viel über das Thema. Das war wirklich sehr beeindruckend.
    B.U. - 28.05.2025
    
    

  • Der Kurs war nützlich und hat einen positiven Eindruck hinterlassen.
    J.V. - 31.10.2025
    
    

• Ihre Vorteile

  • Kundenauszeichnung

    PC-COLLEGE bietet exzellente Seminare bestätigen unsere Teilnehmer auf dem unabhängigen Bewertungsportal eKomi.

  • Zertifikatsservice

    Sollten Sie Ihr PC-COLLEGE-Zertifikat verlegt oder bei einem Arbeitgeber abgegeben haben, senden wir Ihnen auf Wunsch, bis zu sieben Jahre nach Kursende, gerne Ihr Original-Zertifikat per Post oder ein PDF per E-Mail zu.

  • Durchführung ab 1 Teilnehmenden

    Unser Ziel ist es, Ihnen schnellstmöglich den gewünschten Kurs anzubieten. Aus diesem Grund führen wir einen Großteil unserer Seminare ab einer Person durch. Das bietet Ihnen Planungssicherheit und bringt Sie schnell an Ihr Ziel.

  • ... alle Vorteile auf einen Blick

• Terminübersicht

  SeNr.	Seminar	Termin	Dauer	Standorte
  PYL 260706	Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis	06.07. - 08.07.2026	3 Tage	Berlin
  PYL 260907	Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis	07.09. - 09.09.2026	3 Tage	Berlin
  PYL 261026	Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis	26.10. - 28.10.2026	3 Tage	Berlin
  PYL 261221	Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis	21.12. - 23.12.2026	3 Tage	Berlin

• Seminarübersichten

  • Nach Schlagworten
  • Nach Herstellern
  • Nach Kategorien

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