Generative KI schafft zahlreiche neue Möglichkeiten für Unternehmen, insbesondere bei der Steigerung von Produktivität und Effizienz. Sie macht Features günstiger oder überhaupt erst realisierbar. Da diese Modelle jedoch nicht deterministisch sind, liefern sie gelegentlich falsche oder unbrauchbare Informationen. In diesem Workshop beleuchten wir die Eigenschaften generativer Modelle und verstehen die Ursachen dieser Herausforderungen. Wir lernen, wie wir die Modelle mit eigenen Daten versorgen können, um die Ergebnisse zu verbessern. Dabei setzen wir auf die Architektur der Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Ziel des Kurses ist es, alle Bausteine einer einfachen RAG-Architektur kennenzulernen. Die Experimente sind darauf ausgelegt, diese Bausteine Schritt für Schritt vorzustellen. Am Ende des Workshops werden wir alle Komponenten zu einem Chatbot zusammenführen, der mit unseren eigenen Dokumenten arbeitet.
Large Language Models (LLM’s) gehören in jede gut sortierte Werkzeugkiste.
Hermann SchmidtSenior Consultant, INNOQ
