Was ist Retrieval-Augmented Generation?
Retrieval-Augmented Generation Weiterbildung
Retrieval-Augmented Generation Zertifikatsprogramm vermittelt, wie Sprachmodelle mit externem Wissen verbunden werden, um fundiertere und nachvollziehbarere Antworten zu erzeugen. Es richtet sich an Entwickler, Data Scientists, technische Produktmanager und Fachleute aus dem Wissensmanagement, die generative KI-Systeme zuverlässiger machen wollen. Im Mittelpunkt stehen die Grenzen reiner Sprachmodelle, die Kernidee der externen Wissensanbindung sowie die Auswahl und Aufbereitung geeigneter Wissensquellen. Als praktisches Ergebnis entsteht eine funktionsfähige RAG-Pipeline, die Retrieval, Kontextauswahl und quellengestützte Antwortgenerierung zusammenführt und anhand geeigneter Metriken bewertet wird.
Der Aufbau beginnt bei den Grundlagen, warum Sprachmodelle allein nicht ausreichen, und führt schrittweise über Embeddings, semantische Ähnlichkeit, Vektordatenbanken und Indexierung zu Retrieval-Strategien. Dabei werden lexikalische, semantische und hybride Verfahren ebenso behandelt wie Reranking, Kontextauswahl und Prompt-Design für quellengestützte Antworten. Theorie und Praxis wechseln sich ab, sodass Konzepte direkt in Übungen und im Praxisprojekt angewendet werden; hinzu kommen Evaluation, fortgeschrittene Architekturen sowie Betrieb, Skalierung und Sicherheit. Wer heute generative KI in Unternehmen einsetzt, braucht genau diese Verbindung aus Informationssuche, Sprachmodellsteuerung und belastbarer Qualitätskontrolle, weshalb das Zertifikatsprogramm einen unmittelbar anwendbaren Kompetenzaufbau bietet.
Was ist Retrieval-Augmented Generation?
Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, ist ein Architekturmuster, bei dem ein generatives Sprachmodell nicht ausschließlich aus seinem trainierten Parameterwissen antwortet, sondern zusätzlich relevante Informationen aus externen Quellen abruft. Der Ansatz verbindet Informationssuche mit Textgenerierung: Eine Anfrage wird in eine Suchrepräsentation übersetzt, passende Dokumente oder Textpassagen werden gefunden und als Kontext in den Prompt eingebunden. Zentrale Konzepte sind Embeddings, semantische Ähnlichkeit, Vektordatenbanken, Indexierung sowie verschiedene Retrieval- und Reranking-Verfahren. In der Praxis umfasst RAG daher sowohl die Datenaufbereitung und Wissensmodellierung als auch die Steuerung des Sprachmodells und die Bewertung der erzeugten Antworten.
Die Bedeutung von RAG ist in den letzten Jahren stark gestiegen, weil Unternehmen und Forschungseinrichtungen generative KI für Fachwissen, Kundenservice, interne Suche, Compliance und Dokumentenanalyse nutzen wollen. Reine Sprachmodelle können veraltete Informationen liefern, Quellen nicht belegen oder bei spezialisierten Fragen halluzinieren; RAG adressiert diese Schwächen durch aktuelle, domänenspezifische Wissensanbindung. Typische Einsatzfelder sind Wissensdatenbanken, technische Dokumentation, Rechts- und Medizinrecherche, Bildungsassistenten und Support-Systeme. Jüngste Entwicklungen betreffen hybride Suche, besseres Reranking, multimodale Quellen, agentische Retrieval-Architekturen sowie Sicherheits- und Skalierungsfragen im produktiven Betrieb.
Wer RAG beherrscht, baut eine Skill-Kombination aus Informationsretrieval, Datenaufbereitung, Vektorindexierung, Prompt-Engineering, Evaluationsmethodik und Systemarchitektur auf. Diese Fähigkeiten sind dort gefragt, wo KI-Antworten nachvollziehbar, aktuell und fachlich belastbar sein müssen, etwa in Unternehmen mit großen Wissensbeständen, in regulierten Branchen oder in der angewandten Forschung. Auch für persönliche Projekte, Wissensmanagement und Bildung eröffnet RAG die Möglichkeit, eigene Dokumente und Quellen in intelligente Assistenten zu integrieren. Damit wird RAG zu einer Schlüsselkompetenz an der Schnittstelle von Suche, generativer KI und verantwortungsvoller Informationsnutzung.
Was Wird Dir Dieser Kurs Bringen?
- Analysiere die Grenzen alleiniger Sprachmodelle bei Wissenslücken, Halluzinationen und Aktualität, um den Bedarf externer Wissensanbindung zu begründen.
- Entwirf den Ablauf einer Retrieval-Augmented-Generation-Pipeline und bereite ausgewählte Dokumente durch Chunking, Metadaten und Bereinigung für die Wissensanbindung auf.
- Implementiere Embeddings und semantische Ähnlichkeitsmaße, um Dokumentvektoren in einer Vektordatenbank zu indexieren und relevante Passagen effizient abzurufen.
- Vergleiche lexikalische, semantische und hybride Retrieval-Strategien und kombiniere Reranking mit Kontextauswahl, um die Qualität der abgerufenen Belege zu verbessern.
- Gestalte Prompts für quellengestützte Antworten so, dass Sprachmodelle Belege korrekt zitieren und Antworten nachvollziehbar aus dem abgerufenen Kontext ableiten.
- Entwickle Evaluationsmetriken und Testverfahren für quellengestützte Antwortsysteme, um Treue, Relevanz und Vollständigkeit generierter Antworten systematisch zu bewerten.
- Bewerte fortgeschrittene RAG-Architekturen sowie Betriebs-, Skalierungs- und Sicherheitsanforderungen, um eine produktionsnahe Pipeline hinsichtlich Kosten, Latenz und Datenschutz zu optimieren.
- Konzipiere, evaluiere und optimiere eine vollständige RAG-Pipeline in einem Praxisprojekt, indem du Wissensquellen, Retrieval, Prompting und Evaluation integriert umsetzt.
Lehrplan
12 Einheiten1. Warum Sprachmodelle allein nicht ausreichen
1 Stunde
2. Kernidee und Ablauf der externen Wissensanbindung
1 Stunde
3. Wissensquellen auswählen und Dokumente aufbereiten
1 Stunde
4. Embeddings und semantische Ähnlichkeit
1 Stunde
5. Vektordatenbanken und Indexierung
1 Stunde
6. Retrieval-Strategien: lexikalisch, semantisch und hybrid
1 Stunde
7. Reranking und Kontextauswahl
1 Stunde
8. Prompt-Design und quellengestützte Antwortgenerierung
1 Stunde
9. Evaluation quellengestützter Antwortsysteme
1 Stunde
10. Fortgeschrittene Architekturen und Techniken
1 Stunde
11. Betrieb, Skalierung und Sicherheit
1 Stunde
12. Praxisprojekt: Pipeline entwerfen, evaluieren und optimieren
1 Stunde
Prüfung – Retrieval-Augmented Generation
20 Fragen • 70% Bestehen • 30 Min
Alle Einheiten Kostenlos Freischalten
Konto erstellen, in den Kurs einschreiben und direkt mit der ersten Einheit beginnen.
Prüfung – Retrieval-Augmented Generation
20 Fragen • Bestehen: 70% • 30 Min
Kursdauer
720
Gesamtminuten
12
Einheit
1
Abschlussprüfung
~60
Min / Einheit
Retrieval-Augmented Generation Zertifikatsprogramm
Dokumentiere Deine Fähigkeit
Wer die 20-Frage-, 30-Minuten-Prüfung mit 70% besteht, erhält das Retrieval-Augmented Generation-Zertifikat.
Hebe Dich auf deinem Lebenslauf ab
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ZERTIFIKATSGEBÜHR
Am Ende des Kurses wird eine Online-Prüfung mit 20 Fragen und einem Zeitlimit von 30 Minuten abgelegt. Die Prüfung erscheint automatisch nach Abschluss der Themen. Wer mindestens 70 von 100 in der Zertifikatsprüfung erreicht, erhält die Retrieval-Augmented Generation-Urkunde (Teilnahmebescheinigung). Du kannst das erhaltene Zertifikat in den oben genannten Branchen deiner Bewerbung beifügen und als Nachweis verwenden, dass du diesen interaktiven Kurs absolviert hast.
Das Leistungszertifikat, das du mit dem Programm Retrieval-Augmented Generation-Kurs erhältst, hat einen Wert, der deine persönliche und berufliche Entwicklung in der Geschäftswelt belegt. In deinem Lebenslauf kann es eine wichtige Referenz für Bewerbungen sein. Zudem werden Wisstor-Zertifikate im Vergleich mit Zertifikaten anderer privater Bildungseinrichtungen unseren Teilnehmenden zu einem deutlich günstigeren Preis angeboten.
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Warum Zertifikat in 7 Sprachen?
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Deine Zertifikate in 7 verschiedenen Sprachen zu erhalten, stärkt deine Kommunikationsfähigkeiten im Austausch mit Menschen weltweit. So agierst du selbstbewusster und kompetenter im internationalen Umfeld.
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02
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Mehrsprachige Zertifikate verschaffen dir einen Vorteil, um in internationalen Projekten effektiver zu arbeiten. Sie erhöhen deine Chancen auf Führung und Beteiligung an vielfältigen Projekten in der Geschäftswelt.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Ist dieser Kurs kostenpflichtig?
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