KI Servicezentrum: Effizientes Information Retrieval – Teil III

RAG-Systeme liefern häufig gute Ergebnisse, stoßen jedoch in realen Anwendungsszenarien schnell an qualitative Grenzen. In Teil III der Workshopreihe des KI-Servicezentrums Berlin-Brandenburg lernen Teilnehmende, wie sich RAG-Systeme mithilfe von menschlichem Feedback systematisch optimieren lassen.

Im Fokus stehen Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), die Erstellung und Bewertung von Feedback-Datensätzen sowie die gezielte Optimierung von Retrieval- und Generierungskomponenten. Anhand praktischer Übungen bewerten die Teilnehmenden reale RAG-Antworten, führen Optimierungsschleifen durch und machen Qualitätsverbesserungen messbar.

Der Workshop bildet die Brücke zwischen technischem RAG-Design (Teil I & II) und produktiven Assistenzsystemen (Teil IV).

Event-Parameter

• Titel: Effizientes Information Retrieval – Teil III

• Format: Präsenz-Workshop

• Thema: Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) für RAG

• Datum: Dienstag, 19. Mai 2026

• Uhrzeit: 10:00–13:00 Uhr (CEST)

• Ort: Hasso-Plattner-Institut
  Prof.-Dr.-Helmert-Straße 2–3, Gebäude K, Raum K 1.04, 14482 Potsdam

• Veranstalter: KI-Servicezentrum Berlin-Brandenburg @ HPI

• Dauer: 3 Stunden

• Teilnahme: Kostenfrei, Anmeldung erforderlich

• Voraussetzungen: Teilnahme an Teil I & II oder vergleichbare RAG- und Programmiererfahrung

• Hinweis: Foto-, Ton- und Videoaufnahmen während der Veranstaltung