Erstelle und deploye LLM-Anwendungen, die im großen Maßstab funktionieren
Large Language Models sind nur dann nützlich, wenn sie zuverlässig in der Produktion laufen. Dieser Kurs behandelt den gesamten Tech-Stack von Techniken, die LLM-gestützte Apps schnell, präzise und kosteneffektiv machen: Retrieval-Augmented Generation, Vektordatenbanken, Response Caching und Production-Deployment-Patterns. Der Fokus liegt vollständig auf praktischen Anwendungen — jedes Konzept lässt sich direkt in Code übertragen, den du in echten Systemen schreiben würdest.
Was du lernen wirst
Du startest mit RAG-Fundamentals und lernst, ein LLM mit einer Abruf-Pipeline zu verbinden, die zur Abfragezeit relevante Kontexte abruft. Anschließend konfigurierst und abfragst du Vektordatenbanken, implementierst Caching-Layer, die Latenz und API-Kosten senken, und erstellst robuste Datenerfassungs- und Preprocessing-Pipelines. Spätere Kurse behandeln Evaluierungs- und Testmethodologien für RAG-Systeme, Advanced RAG Techniques für Präzision und Recall sowie Security and Reliability in LLM Production — einschließlich Rate Limiting, Failover und Prompt-Injection-Schutz.
Der Lernpfad
Zwölf Kurse spannen B1 bis C2 ab. Der erste Kurs, Introduction to LLM Production & RAG Fundamentals, ist kostenlos und vermittelt das grundlegende Verständnis. B1–B2-Kurse bauen die funktionsfähige Pipeline auf: deine erste RAG-App, Vector-DB-Integration, Caching, Datenvorverarbeitung und Evaluierung. C1-Kurse erhöhen die Anforderungen mit Advanced RAG Techniques for Enhanced Performance, Optimizing RAG Performance and Cost Efficiency und Production Deployment Strategies for LLM Apps. Der Kurs endet bei C2 mit Scaling and Monitoring LLM Applications, das verteilte Last, Observability und Alerting für Live-Systeme abdeckt.
So funktioniert es
Jeder Kurs ist in kurze, praktische Lektionen aufgeteilt, die du im integrierten Editor mit Echtzeit-Feedback und einem KI-Tutor, der dir bei Problemen hilft, absolvierst. Die Übungen verwenden realistische Daten und Service-Konfigurationen, sodass dein Training widerspiegelt, was Produktionssysteme tatsächlich erfordern.