In diesem Workshop lernen die Teilnehmer, ein Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-System zu entwickeln, das Anfragen effizient gegen eine umfangreiche Textdatenbank verarbeitet.
Durch den Aufbau eines Embeddings-basierten Indexes und die kontextuelle Beantwortung von Fragen anhand relevanter Dokumente erfahren die Teilnehmer, wie sie ihre Daten in eine interaktive, dialogbasierte Umgebung umwandeln
Der Workshop richtet sich an Entwickler, die entweder noch keine oder nur geringe praktische Erfahrung mit Large Language Models (LLMs) haben und grundlegende Python-Kenntnisse mitbringen.
Ab 09:00 Uhr: Registrierung und Begrüßungskaffe
10:00 Uhr: Einführung in das RAG-System
12:30 Uhr: Mittagspause
13:30 Uhr: Implementieren eines RAG-Prototyps mit den vorgestellten Komponenten
16:30 Uhr: Testen des RAG-Prototyp
ca. 17:00 Uhr: Ende des Workshops
Jeweils am Vor- und Nachmittag ist eine Kaffeepause vorgesehen.
Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer benötigen einen eigenen Laptop, der mindestens 100 MB freien Speicherplatz für Testdaten und eine Testdatenbank bietet. Vor dem Workshop sollte eine Python-Umgebung (Version 3.11) installiert und eine virtuelle Umgebung eingerichtet worden sein. Hier gibt es eine Anleitung dazu.
Die Python-Umgebung ist für alle gängigen Plattformen verfügbar. Vor dem Workshop erhalten die Teilnehmerinnen und Teilnehmer außerdem einen Link zu einem GitHub-Repository mit dem notwendigen Setup, das idealerweise bereits im Vorfeld heruntergeladen wird.
Jeder Teilnehmer sollte vorab überprüfen, ob eines der folgenden Probleme auftreten könnte:
Wir bieten den Workshop als individualisierten Inhouse-Veranstaltung an, die speziell auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnitten werden kann. Sprechen Sie uns gerne an, um ein maßgeschneidertes Programm direkt vor Ort zu planen.
HMS Analytical Software GmbH
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69115 Heidelberg
Deutschland