Retrieval Augmented Generation (RAG) (Seminar | Online)

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine innovative Technik, die große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) mit spezifischen Datenquellen kombiniert. Dadurch kann das Modell relevante Informationen aus verschiedenen Quellen abrufen und diese in die generierten Texte einfließen lassen. Dies führt zu präziseren und kontextbezogenen Antworten.

Dieses kompakte Live-Online-Training ermöglicht Ihnen eine umfassende Einführung in die Retrieval Augmented Generation (RAG). Dieses Training richtet sich speziell an Teilnehmer ohne umfangreiche KI-Erfahrung und aus unterschiedlichen Branchen bzw. Aufgabenbereichen. Ziel ist es, Ihnen die Grundlagen und praktischen Anwendungen von RAG näherzubringen, sodass Sie ein erstes RAG-System aufbauen und die Implementierung in Ihrem Unternehmen bewerten können.

Am Ende des Workshops sind Sie in der Lage ein erstes RAG-System aufzubauen und zu entscheiden, wie ein RAG-System in ihrem Haus eingesetzt werden kann. Melden Sie sich noch heute an und entdecken Sie, wie Sie mit RAG Künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen einführen und gestalten. Nutzen Sie die Gelegenheit, Ihr Wissen zu erweitern und von unseren erfahrenen Trainern zu profitieren.

Mehr Details zu den Inhalten

Ihr Nutzen

• Praktische Anwendungen kennenlernen und direkt umsetzen.
• Präzises und kontextbezogenes Prompting, um die Effizienz sowie die Nutzer- und Kundenzufriedenheit zu steigern.
• RAG effektiv nutzen, um maßgeschneiderten, zielgruppenspezifischen Content und Lernmaterialien zu liefern.
• Technische Kompetenzerweiterung, um ein eigenes RAG-System zu entwickeln und erfolgreich zu betreiben.

Zielgruppen

Dieses Seminar bietet Ihnen die perfekte Gelegenheit, die Grundlagen und Potenziale von RAG zu verstehen und praktisch anzuwenden. Egal ob Sie im Bereich Kundenservice, Content-Erstellung, Marketing, Personalentwicklung oder Bildung tätig sind – RAG wird Ihr Arbeitsumfeld revolutionieren.

Eventdatum: Donnerstag, 21. November 2024 09:00 – 15:00

Eventort: Online