Advanced RAG: Hybrid Search, Re-Ranking & Agentic RAG

Beschreibung

Die Implementierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systemen hat sich als transformative Kraft in der KI-Entwicklung erwiesen. Doch der Weg von einem Proof-of-Concept zu einem stabilen, performanten und kosteneffizienten Produktionssystem birgt zahlreiche Herausforderungen. Dieser Profi-Kurs richtet sich an erfahrene KI-Entwickler, Data Engineers und technische Architekten, die über grundlegende RAG-Kenntnisse hinausgehen möchten, um anspruchsvolle Anwendungsfälle zu meistern. Sie lernen, wie Sie durch fortschrittliche Chunking-Strategien, die Fusion von dichter und lexikalischer Suche sowie den gezielten Einsatz von Re-Ranking-Modellen die Retrieval-Qualität massiv verbessern. Ein Schwerpunkt liegt auf Agentic RAG, das iterative Recherche, Selbstkorrektur und Multi-Hop-Fähigkeiten ermöglicht. Wir behandeln zudem essenzielle Themen wie Metadaten-Filterung, Zugriffskontrolle, robuste Evaluierung der Retrieval-Güte und die entscheidenden Kosten-Latenz-Qualitäts-Abwägungen. Nach diesem Kurs sind Sie in der Lage, hochmoderne, fehlertolerante und skalierbare RAG-Architekturen zu entwerfen, zu implementieren und erfolgreich in Betrieb zu nehmen. Das ALVATAR-Zertifikat bestätigt Ihre Expertise in der Konzeption und Umsetzung führender RAG-Technologien in anspruchsvollen Produktionsumgebungen.

Curriculum