RAG-Prototyp für IT-Helpdesk eines OWL-Mittelständlers
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Sie erhalten einen anonymisierten Korpus von rund 1.200 internen Wiki-Artikeln + 300 historischen Ticket-Antworten. Bauen Sie eine RAG-Pipeline: Embedding eines Open-Source-Modells, Vector-DB (z. B. Qdrant), Retrieval-Schritt mit Re-Ranker, und Antwortgenerierung über ein lokales Llama-3-8B oder ein API-Modell (Anbieterwahl frei, aber dokumentiert). Bauen Sie ein Evaluationsset von 50 echten IT-Fragen mit Goldantworten und messen Sie Faithfulness, Answer-Relevancy und Context-Recall mit RAGAS. Liefern Sie einen lauffähigen Streamlit-Demo plus einen 5-seitigen Übergabe-Report mit ehrlicher Empfehlung.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie gut funktioniert ein RAG-Prototyp auf einem realistischen, mittelgroßen internen IT-Wissenskorpus — und reicht die Qualität, um in Produktion zu gehen?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Eine komplette RAG-Pipeline von Korpus bis Antwort selbst aufbauen
- Antwortqualität mit standardisierten LLM-Metriken (RAGAS) messen
- Trade-offs zwischen Open-Source und API-Modellen anhand realer Daten bewerten
- Einen Lab-Prototyp so übergeben, dass eine Produktiv-Iteration darauf aufsetzen kann
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
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-Ingenieur:in
RAG-Engineering von Korpus bis Demo ist 2026 das Standardprofil eines Junior-AI-Engineers in jedem mittelständischen Unternehmen, das interne LLM-Use-Cases prototyped.
Dieses Projekt schärft
- retrieval-augmented-generation
- embeddings
- vector-databases
Prompt-Ingenieur:in
Wer ein Eval-Set mit Goldantworten baut und RAGAS-Scores interpretiert, übt das Kern-Toolkit, das moderne Prompt-Engineering jenseits von Trial-and-Error definiert.
Dieses Projekt schärft
- llm-evaluation
- retrieval-augmented-generation
- prototyping
Machine-Learning-Ingenieur:in
Die Übung, einen LLM-Prototyp produktionsbereit zu strukturieren — Pipeline, Eval, Übergabe-Report — schlägt direkt auf die Junior-MLE-Rolle in Plattform-Teams durch.
Dieses Projekt schärft
- python
- prototyping
- llm-evaluation
Noch eine Sache