Effizientes Abfragen von Informationen – Teil III

Ein RAG-System liefert bereits gute Ergebnisse – doch wie stellen Sie sicher, dass es die Qualitätsanforderungen eines konkreten Anwendungsfalls zuverlässig erfüllt?

In Teil III der Workshopreihe lernen Sie, wie Sie RAG-Systeme mithilfe menschlichen Feedbacks systematisch verbessern. Ziel ist ein System, das präziser, robuster und besser an reale Nutzungsszenarien angepasst ist.

Themenschwerpunkte:

· Grundprinzipien von Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) im Kontext von RAG

· Erstellung und Bewertung von Feedback-Datensätzen

· Anpassung von Retrieval-Parametern basierend auf menschlichem Urteil

· Retrieval-Optimierung vs. Generierungs-Optimierung

· Praktische Tools für Feedback-Loops und Logging

Sie bewerten generierte Antworten von RAG-Systemen, trainieren kleine Optimierungsschleifen und sehen, wie sich das System messbar verbessert.

👉 Teil III schlägt die Brücke zwischen technischem RAG-Design (Teil I & II) und produktiven Assistenz-Systemen (Teil IV).
Nach dem Workshop wissen Sie, wie Sie RAG-Systeme mithilfe von menschlichem Feedback gezielt optimieren.

Voraussetzungen

Teilnahme an Teil I & II der Workshopreihe
oder vergleichbare praktische Erfahrung mit Programmierung und RAG-Systemen.

Anmeldung & Teilnahme

Die Anmeldung ist verbindlich. Sollten Sie verhindert sein, stornieren Sie bitte rechtzeitig Ihr Ticket, um anderen Interessierten eine Teilnahme zu ermöglichen.

Wichtige Informationen

Im Rahmen der Veranstaltung werden Foto-, Ton- und Filmaufnahmen gemacht. Mit Ihrer Teilnahme erklären Sie sich damit einverstanden, dass Foto-, Ton- und Filmaufnahmen, auf denen Sie zu erkennen sind, im Rahmen der Öffentlichkeitsarbeit des KI-Servicezentrums Berlin-Brandenburg sowie des HPIs veröffentlicht werden.

Das ist ein vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt gefördertes Projekt am Hasso-Plattner-Institut. Sein Ziel ist es, die Barrieren für den Einsatz von KI in Wirtschaft und Gesellschaft zu senken.

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