Von PoC zu Production: LLM- & RAG-Systeme betreiben

Dieser Kurs setzt nicht bei der Theorie an, sondern bei der Realität produktiver Systeme. Er richtet sich an CTOs, Heads of Engineering und erfahrene Entwickler, die LLM- oder RAG-Projekte aus dem Proof of Concept in einen stabilen, verantwortbaren Betrieb überführen wollen. LLM-Systeme funktionieren als Demo – und scheitern im Alltag.

Halluzinationen, instabile Outputs, unklare Qualitätsmetriken, steigende Tokenkosten, fehlendes Monitoring und wachsende Compliance-Risiken sind typische Symptome. An dieser Stelle brechen die meisten AI-Initiativen ab. Seit Jahren begleite ich Mittelstand, Konzerne und Scale-ups dabei, festgefahrene oder gescheiterte AI-Projekte zu analysieren, zu stabilisieren und in belastbare Systeme mit messbarem ROI zu überführen.

Das Muster ist nahezu immer identisch: funktionierende Prototypen, aber kein strukturierter Betrieb. Keine klaren Verantwortlichkeiten, keine Metriken, keine systematische Kontrolle. Dieser Kurs ist kein Einsteigerkurs zu LLMs und kein Prompting-Workshop.

Er zeigt, wie produktive, zuverlässige und kontrollierbare LLM-Systeme tatsächlich entworfen, bewertet und betrieben werden. Behandelt werden unter anderem: Architekturentscheidungen für skalierbare LLM- und RAG-SystemeMonitoring und Observability für Qualität, Drift und KostenEvaluationsstrategien jenseits von Accuracy und StichprobenGuardrails und RisikomanagementDeployment-, Release- und Rollback-StrategienIntegration in bestehende IT- und GeschäftsprozesseIm Zentrum stehen konkrete Fragestellungen aus realen Projekten: Wie überwacht man LLMs technisch und fachlich sinnvoll? Wie misst man Qualität belastbar und reproduzierbar?

Wie erkennt man Drift, Bias und Halluzinationen frühzeitig?