Fortgeschrittene — Agents, RAG & Fine-Tuning

VirtualModels konfigurieren, Knowledge Bases aufbauen und eigene Modelle mit LoRA für deinen Use Case fine-tunen.

VirtualModel & System-Prompt

1. Öffne dein Deployment und erstelle ein VirtualModel mit stabilem Slug.
2. Definiere einen präzisen System-Prompt mit Rolle, Stil und Grenzen.
3. Teste den Prompt mit realistischen Nutzerfragen.

RAG Knowledge Base aufbauen

1. Lade strukturierte Dokumente hoch (FAQs, Produktwissen, SOPs).
2. Prüfe Chunking-Qualität und semantische Treffer.
3. Binde die Knowledge Base an dein VirtualModel.

LoRA Fine-Tuning vorbereiten

1. Bereinige Trainingsdaten und entferne Dubletten.
2. Formatiere Beispiel-Dialoge konsistent.
3. Starte ein erstes LoRA-Training und evaluiere Outputs.

Agents testen & deployen

1. Teste Grenzfälle (halluzinationsanfällige Anfragen, fehlender Kontext).
2. Vergleiche Basismodell vs. Fine-Tuned Modell.
3. Deploye den Agent mit klaren Monitoring-Metriken.

Lernpfad starten

• Einführung in LoRA Fine-Tuning
• RAG Pipeline mit eigenen Dokumenten
• Ersten Agent mit System-Prompt bauen