Der fünfte Teil einer wachsenden Seminarreihe
Am 14. April 2026 fand bereits der fünfte Teil unserer KI-Seminarreihe statt. Was im November 2025 als Einführung in die KI-Nutzung mit fertigen APIs begann, hat sich über programmatische Integration, lokale Inference und Infrastruktur-Aufbau zu einem umfassenden Curriculum entwickelt. Teil 5 war der bisher technisch tiefgreifendste Termin.
RAG und Embeddings: KI mit eigenen Daten
Das zentrale Thema: Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Embeddings. Die Teilnehmer lernten, wie man Texte in hochdimensionale Vektorräume überführt, dort nach Bedeutung sucht und die Ergebnisse als Kontext an ein Sprachmodell übergibt. Vom mathematischen Fundament der Vektorräume über Bedeutungsräume und Clusterbildung bis hin zu konkreten Chunking-Strategien und Evaluationsmetriken.
Attention: Was Transformer wirklich tun
Ein besonderes Highlight war die intuitive Interpretation des Attention-Mechanismus. Wie entscheidet ein Transformer, welche Wörter im Kontext relevant sind? Warum reichen 768 Dimensionen, um die Bedeutung ganzer Sätze zu kodieren? Und was unterscheidet bidirektionale Attention bei Embedding-Modellen von der kausalen Maske bei der Textgenerierung?
Theorie trifft Praxis
Drei Praxisblöcke sorgten dafür, dass die Theorie direkt angewandt wurde:
- Vektorarithmetik mit echten Word Embeddings — König minus Mann plus Frau ergibt Königin
- Semantische Satzvergleiche — wie ähnlich sind zwei Sätze wirklich?
- Gläsernes RAG-System — jeder Schritt der Pipeline sichtbar, vom Chunking über die Vektorsuche bis zur Generation
Positives Feedback und nächste Schritte
Das Feedback war durchweg positiv. Alle Teilnehmer konnten neue Erkenntnisse mitnehmen — von der Funktionsweise moderner KI-Systeme bis hin zu praktischen Ansätzen für die eigene Arbeit. Die Seminarreihe zeigt: KI-Kompetenz lässt sich systematisch aufbauen, wenn man vom Fundament aus arbeitet.
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