Knowledge-Graph-RAG für ein Schwäbisches Maschinenbau-Wissensportal
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Baue zwei RAG-Pipelines (klassisch & KG-gestützt) für ein Wissensportal, evaluiere sie mit Servicetechniker:innen und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Verbessert ein Wissensgraph-gestütztes RAG die Antwortqualität für Servicetechniker:innen messbar gegenüber klassischem RAG?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Wissensgraphen als Disambiguierungs-Schicht für RAG einsetzen
- Hybride Suche mit Graph-Constraints kombinieren
- RAG-Qualität mit Domänen-Stichprobe ehrlich evaluieren
- Architektur-Empfehlungen für eine produktive Wissens-Pipeline kommunizieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Knowledge Graphs and Semantic Web
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenKI-Engineer
Wissensgraph-RAG-Pipelines zu bauen und gegen klassisches RAG zu evaluieren ist eine Senior-typische Aufgabe für KI-Engineers in industriellen Wissens-Teams.
Dieses Projekt schärft
- knowledge-graph-rag
- retrieval-augmented-generation
- langchain
KI-Solutions-Architekt:in
Empfehlungen zur Architektur einer Wissens-Pipeline inklusive Graph-Disambiguierung gehören zum Kern der Arbeit von KI-Solutions-Architekt:innen in industriellen Konzernen.
Dieses Projekt schärft
- knowledge-graph-rag
- graph-queries
- llm-evaluation
Data Engineer
Wissensgraph-Pflege und Graph-Abfragen als Backbone einer produktiven RAG-Pipeline sind Tagesarbeit von Data Engineers in Daten-Plattform-Teams.
Dieses Projekt schärft
- sparql
- graph-queries
- knowledge-graph-rag
Noch eine Sache