Datum:
14.01.2027, 09:00-13:00 Uhr
Ort:
Raum 1066e, Unter den Linden 6, 10099 Berlin
Sprache:
Deutsch
Organisiert durch:
IZ D2MCM + CMS
Anmeldung:
DFN-Buchungssystem bis 10.01.2027.
Kontakt:
iz-d2mcm.contact@hu-berlin.de
iCal-Download
RAG in der Anwendung: Hackathon
Wie setze ich Retrieval Augmented Generation (RAG) für meine Aufgaben ein? In der modernen KI-Welt sind Large Language Models (LLMs) zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden. Doch trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten stoßen sie an Grenzen, wenn es um die Verarbeitung von Faktenwissen und spezifischen Daten geht. Hier kommt Retrieval-Augmented Generation (RAG) ins Spiel. RAG kombiniert die Stärken von Retrieval-Systemen und generativen Modellen, um präzisere, faktenbasierte und kontextbezogene Antworten zu liefern. Dieser Workshop führt Sie in die Grundlagen von RAG ein und zeigt Ihnen, wie Sie diese Technologie in der Praxis einsetzen können.
Was ist RAG? RAG ist eine Methode, die LLMs durch die Integration externer Datenquellen erweitert. Während herkömmliche LLMs auf ihrem trainierten Wissen basieren, das bis zum Zeitpunkt des Trainings reicht, ermöglicht RAG den Zugriff auf aktuelle und spezifische Informationen. Dies geschieht durch die Kombination von zwei Hauptkomponenten:
Retrieval-System: Dieses System durchsucht eine Datenbank oder eine Sammlung von Dokumenten, um relevante Informationen zu finden. Generatives Modell: Das generative Modell nutzt die abgerufenen Informationen, um eine natürliche und präzise Antwort zu generieren. Durch diese Kombination können LLMs Antworten liefern, die nicht nur grammatikalisch korrekt, sondern auch faktenbasiert und überprüfbar sind – sowohl im Rahmen eines Chatbots als auch für erweiterte Suche. Nach einer Begrüßung und einer kurzen Einführung in den technischen Hintergrund wollen wir mehr als zwei Stunden in Gruppen zu unseren eigenen Anwendungsszenarien Prototypen bauen. Alle Teilnehmenden bringen mit:
- eigene Idee für den Einsatz von RAG
- eine Testdatei in den Formaten Markdown, PDF, CSV, Word, Excel, PPT, JPG Rechner, Zugang zu HU VPN
- Freude am Experimentieren
Ziel des Hackathons: Alle Teilnehmenden erstellen ihren eigenen kleinen Bot!
Anmeldung bis zum 10.01.2027 via DFN-Buchungsliste.
Programm
| Zeit | Programmpunkt |
|---|---|
| 09:00-09:15 | Begrüßung und Einführung |
| 09:15-10:15 | Technischer Hintergrund |
| 10:15-12:15 | Hackathon in Gruppen |
| 12:15-13:00 | Vorstellung der Prototypen & Diskussion: Basisdienste vs. Forschungssoftware. Wo liegen jeweils die Vor- und Nachteile im Einsatz? |
Informationen zum Dozenten/Dozentin
Andreas Goroncy ist kommissarischer Abteilungsleiter für die Abteilung Digitale Medien und Clients am Computer- und Medienservice der Humboldt-Universität zu Berlin. Er arbeitet dort auch im KI Support und ist Leiter der CMS AG KI.
Co-Dozentin: Dr. Carolin Odebrecht ist Wissenschaftlerin und Geschäftsführerin des Interdisziplinären Zentrums für Digitalität und digitale Methoden am Campus Mitte.
