Master of Building AI Agents
Agentenframeworks, RAG-Systeme, Wissensgraphen, Orchestrierung, Chatbots
Eine umfassende Vertiefung in den Bau intelligenter KI-Agenten. Lernen Sie alles von RAG-Grundlagen bis zu Wissensgraphen, von Vektordatenbanken bis zu Multi-Agenten-Orchestrierung.
Jetzt startenTag für Tag Aufschlüsselung
Jeder Tag baut auf dem vorherigen auf und führt Sie von den Grundlagen zur Meisterschaft.
RAG-Grundlagen & Vektorsysteme
Meistern Sie die Grundlagen der Retrieval-Augmented Generation.
Was Sie lernen werden
- Was RAG ist und warum es Halluzinationen reduziert
- Dokument-Chunking-Strategien und ihre Kompromisse
- Wie Embeddings funktionieren und warum sie wichtig sind
- Vektordatenbanken (FAISS, Chroma) und Ähnlichkeitssuche
- Reranking-Techniken für besseres Retrieval
- Eine vollständige Vektor-RAG-Pipeline bauen
Was Sie üben werden
- Dokumentenextraktion und Vorverarbeitung
- Chunking-Strategien an echten Dokumenten vergleichen
- Eine Vektordatenbank aufbauen und abfragen
- Ein vollständiges Vektor-RAG-System implementieren
Sie gehen mit
- Verständnis, wann und warum man RAG nutzt
- Eine funktionierende Vektor-RAG-Implementierung
- Wissen über Retrieval-Qualitäts-Kompromisse
Wissensgraphen & Fortgeschrittenes RAG
Gehen Sie über Vektoren hinaus mit strukturiertem Wissen und Multi-Hop-Reasoning.
Was Sie lernen werden
- Wissensgraphen als semantische Schichten
- Triplets (Subjekt, Prädikat, Objekt) als Wissenseinheiten
- Graph-basiertes RAG vs. vektor-basiertes RAG
- Multi-Hop-Reasoning und Abfrage-Zerlegung
- Selbstgesteuerte Anfragen und iteratives Abrufen
- Graphen und Vektoren für hybride Systeme kombinieren
Was Sie üben werden
- Wissensgraphen mit LLMs bauen
- Triplet-Extraktion und Vergleich
- Graph-basierte RAG-Pipelines implementieren
- Multi-Hop-Abfrageauflösung
Sie gehen mit
- Verständnis, wann Graphen Vektoren schlagen
- Ein funktionierendes Wissensgraph RAG-System
- Fähigkeit, hybride Retrieval-Strategien zu entwerfen
Agent-Frameworks & Orchestrierung
Bauen Sie intelligente Agenten, die denken, handeln und koordinieren.
Was Sie lernen werden
- Was einen Agenten ausmacht: Denken → Handeln → Beobachten → Wiederholen
- Agent-Frameworks: LangChain, CrewAI, n8n
- Tool-Design und Integration
- Multi-Agenten-Systeme und Koordination
- Evaluation mit dem RAGAS-Framework
- Produktionsüberlegungen und bewährte Verfahren
Was Sie üben werden
- Agenten mit LangChain bauen
- Arbeitsabläufe mit n8n erstellen
- RAG-Agenten entwerfen und evaluieren
- Multi-Agenten-Koordinationsmuster
Sie gehen mit
- Fähigkeit, das richtige Framework für Ihren Anwendungsfall zu wählen
- Funktionierendes Multi-Agenten-System
- Wissen über Evaluations- und Verbesserungsstrategien
- Produktionsreife Agenten-Design-Muster
Lernen Sie von den Experten
Sebastian Kessler
Senior KI-Architekt
Deutsch, Englisch
13+ Jahre Berufserfahrung. Experte für produktive KI-Systeme und Multi-Agenten-Orchestrierung.
Adam Bilišič
Gründer & KI-unterstütztes Coding Experte
Englisch, Slowakisch
12+ Jahre Berufserfahrung. Ex-CTO eines Schweizer Unternehmens mit 8+ Jahren Führung von Teams für Großkunden. Experte für RAG-Systeme und KI-Agenten-Architekturen.
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