In dieser Schulung lernst du, Anwendungen mit Sprachmodellen zu entwickeln, die auf eigene Dokumente zugreifen und belastbare Antworten liefern, und sie richtet sich an Entwickler mit Python-Erfahrung. Du wählst passenden Kontext aus, bindest Quellen über Retrieval-Augmented Generation ein, nutzt strukturierte Ausgaben und prüfst die Antwortqualität mit Testfällen. Auch Kosten, Latenz und Sicherheitsrisiken wie Prompt Injection werden behandelt. Plattform und Umfang stimmen wir bei der Anfrage mit dir ab.
Das nimmst du mit.
- Die Bausteine einer Sprachmodell-Anwendung aus Prompt, Kontext, Modell und Nachbearbeitung beschreiben
- Dokumente zerlegen, einbetten und in einem Vektorspeicher für den Abruf bereitstellen
- Relevanten Kontext auswählen und Antworten mit Quellenangaben erzeugen
- Strukturierte Ausgaben und Werkzeugaufrufe mit Schemaprüfung einsetzen
- Antwortqualität mit Testset, Metriken und manueller Stichprobe messen und Regressionen erkennen
Dein Training im Detail
- Für wen?
- Softwareentwickler, Architekten und technische Produktverantwortliche, die Dokumenten-Assistenten, Suchfunktionen oder Automatisierung mit Sprachmodellen bauen.
- Was bringst du mit?
- Python-Kenntnisse, Erfahrung mit REST-APIs und JSON sowie erste Berührung mit einem Sprachmodell.
- Umfang & Planung
- Planungsvorschlag: 3 Tage live online oder vor Ort, aufgeteilt in Module. Umfang nach Vorkenntnissen.
Agenda: vom Verständnis zur Anwendung
Unser eigenständig entwickelter Agenda-Vorschlag. Schwerpunkte, Übungsumgebung und Umfang stimmen wir vor einer Buchung ab.
Architektur einer Sprachmodell-Anwendung: Prompt-Vorlagen, Systemanweisungen, Kontextfenster und Modellauswahl.
Dokumentenaufbereitung mit Parsing, Chunking, Metadaten und Embeddings für den Vektorspeicher.
Retrieval-Augmented Generation: Abruf, Reranking, Kontextauswahl und Antworten mit Quellenverweis, etwa mit LangChain.
Strukturierte Ausgabe mit JSON-Schema, Funktionsaufrufen und Validierung mit Wiederholung bei Fehlern.
Qualitätsprüfung mit Testfragen, Referenzantworten, Treue zum Kontext und Auswertung durch Mensch und Modell.
Betrieb und Sicherheit: Kosten, Latenz, Caching, Protokollierung und Schutz vor Prompt Injection nach OWASP.
Eigener Übungsvorschlag: Du baust einen Frage-Antwort-Assistenten über eine Handbuch-Sammlung, lässt ihn mit Quellenangaben antworten und prüfst ihn mit 25 selbst formulierten Testfragen, bevor du Chunk-Größe und Abrufmenge anpasst.
Prüfung, Lizenzen & Nachweise
Es gibt keine einzelne maßgebliche externe Prüfung für diese Themen. Teilnahme allein vergibt kein Herstellerzertifikat. Prüfungsgebühren und Lizenzen sind nur enthalten, wenn das Angebot sie bestätigt.
Herstellerquellen & fachlicher Stand
Quellen geprüft am 2026-11-03. Die Quellen beschreiben die Technologie bzw. externe Prüfungsanforderungen. Sie belegen keine Partnerschaft mit NextNowa.
Dein Lerninhalt
Die genannten Inhalte beschreiben das gewünschte Schulungsthema. Konkreten Lehrplan, Dauer, Termine, Trainer und Preis stimmen wir vor einer Buchung ab.
Häufige Fragen
Was ist RAG und wann brauche ich es?
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation: Vor der Antwort sucht die Anwendung passende Textstellen in deinen Dokumenten und gibt sie dem Modell als Kontext mit. So nutzt es aktuelles, eigenes Wissen und kann Quellen nennen. Sinnvoll ist das bei Fragen zu internen Dokumenten, die das Modell nicht kennt.
RAG oder Fine-Tuning: was ist besser für eigenes Wissen?
Für Faktenwissen, das sich ändert, ist RAG meist die bessere Wahl: Du aktualisierst Dokumente statt das Modell. Fine-Tuning passt eher für Stil, Format oder feste Aufgaben. Oft kombiniert man beides erst später. Starte mit RAG und gutem Prompting und miss, ob das für deinen Fall genügt.
Wie prüfe ich, ob die Antworten meiner Anwendung gut sind?
Du baust ein Testset aus echten Fragen mit erwarteten Antworten oder Quellen und misst damit nach jeder Änderung: Wurde die richtige Stelle gefunden, bleibt die Antwort beim Kontext, ist sie vollständig? Ergänzend sichtest du Stichproben von Hand. So erkennst du Verschlechterungen früh.
Erhalte ich bei Anwendungen mit Sprachmodellen ein Zertifikat?
Es gibt keine einzelne maßgebliche externe Prüfung für diese Themen. Teilnahme allein vergibt kein Herstellerzertifikat. Prüfungsgebühren und Lizenzen sind nur enthalten, wenn das Angebot sie bestätigt.