Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis
Kursdauer: 3 Tage - 09:00 - 16:00 Uhr
Das erwartet Sie im Kurs
- LLM Anwendungen entwickeln und RAG Pipelines in Python umsetzen
- Prompts gestalten und Vektorsuche mit Embeddings einsetzen
- LangChain und LlamaIndex für NLP Pipelines integrieren
Erfahrung, die Vertrauen schafft - überzeugen Sie sich selbst.
Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis
Kurs-ID: PYLWas erwartet Sie in diesem Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis Kurs?
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.
Für wen ist der Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis geeignet?
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.
Kursvoraussetzungen
Gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenverarbeitung oder API-Nutzung. Kenntnisse in NLP oder Machine Learning sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Ist die Teilnahme vor Ort und online möglich?
Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Schauen Sie sich die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen an. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.
Welche Themen werden im Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis behandelt?
- 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
Ihre Vorteile
- 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. - Autorisierter Trainingspartner
PC-COLLEGE ist autorisierter Trainingspartner zahlreicher führender Softwarehersteller und Technologieanbieter, darunter Google, Autodesk, cobra, Corel und weitere. - Auszeichnung als "Top Anbieter für Weiterbildung 2026"!
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Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis
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Was unsere Kunden sagen
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Python - Grundkurs für Programmieranfänger
4,7/5Die kleine Teilnehmeranzahl. Wir waren 2 Teilnehmer, so dass jeder seine Fragen loswerden konnte und diese auch beantwortet wurden!
O.D.
am 14.01.2026 in Hamburg -
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
5,0/5Ich fand es gut, dass das Seminar als Einzelunterricht durchgeführt, anstatt abgesagt wurde, da zu wenig Anmeldungen vorlagen
B.M.
am 20.01.2026 in Düsseldorf -
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
5,0/5Durch die geringe Teilnehmerzahl war es jederzeit problemlos möglich, Fragen zu stellen oder sich etwas nochmal erklären zu lassen. Thematisch war der Kurs sehr umfangreich, trotzdem war alles gut verständlich vermittelt. Ich war sehr zufrieden.
D.F.
am 28.05.2025 in Leipzig -
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
4,6/5Der Dozent war sehr geduldig auch bei "Anfängerfragen". Fragen wurden gleich und gut beantwortet.
S.L.
am 30.10.2024 in Berlin -
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
4,9/5- Der Dozent hat sich für jeden einzelnen Kursteilnehmer Zeit genommen um die individuellen Probleme und oder Fragen zu klären, die gebrachten Beispiele, freundliches Miteinander im gesamten Pc College
J.J.
am 30.10.2024 in Berlin
Termine und Standorte
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| Kurs-Nr. | Kursbezeichnung | Termin | Dauer | Standort | Buchung |
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| PYL261026 | Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis |
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| PYL261027 | Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis |
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| PYL261221 | Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis |
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| PYL270113 | Python - LLMs und RAG-Pipelines in der Praxis |
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