Enterprise-Grade RAG-Systeme mit LLMs, Vektorsuche entwerfen

Die meisten agentischen KI-Projekte sehen in einer Demo beeindruckend aus und stagnieren dann in der Produktion – nicht weil das Modell schwach ist, sondern weil es kein gemeinsames, reguliertes Verständnis dafür gibt, was „Kunde“, „Bestellung“ oder „Vorfall“ in verschiedenen Systemen tatsächlich bedeutet, und es keine Möglichkeit gibt, eine Antwort dorthin zurückzuverfolgen, wo sie herkommt. Dieser Workshop schließt diese Lücke, indem er das Unternehmensgraph als Grundlage eines vertrauenswürdigen KI-Agenten behandelt und nicht das Prompt. Über vier praktische Stunden werden Sie einen vertrauenswürdigen KI-/Datenagenten entwerfen und bauen: eine Ontologie und einen Graphen, modelliert in Microsoft Fabric IQ, auf Grundlage Ihrer bestehenden Power BI-sematischen Modelle und verankert in Echtzeit-Betriebsdaten, die von einem Chat-Agenten abgefragt werden, um erklärbare, zurückverfolgbare, regulierte Antworten zu geben. Fabric IQ, Fabric Graph, Echtzeitanalytik, Purview und Power BI sind die Werkzeuge, die Sie verwenden, um den Agenten zu erstellen – der Agent selbst und das Vertrauen, das er von den Geschäftsanwendern gewinnt, sind der Kern des Workshops. Wie dieser Workshop Ihre Karriere beschleunigen wird Durch die Teilnahme an diesem Meisterkurs werden Sie lernen, wie man: • Eine Architektur für einen vertrauenswürdigen KI-/Datenagenten entwirft, die auf einem regulierten Unternehmensgraph basiert, nicht nur auf einem Vektorindex. • Eine Unternehmensontologie und Wissensgraph in Microsoft Fabric IQ modelliert, gestartet von Power BI-semantischen Modellen und angereichert mit Echtzeit-Betriebsdaten. • Einen Konversationsagenten in diesem Graphen verankert, sodass jede Antwort erklärbar und zu einer spezifischen Entität oder Beziehung zurückverfolgt werden kann. • Abwägungen zwischen graph-basiertem Abruf und klassischem Vektor-RAG evaluiert und beide dort kombiniert, wo jede am stärksten ist. • Governance, Sicherheitsvorkehrungen und Zuverlässigkeitspraktiken anwenden – Microsoft Purview, Sicherheitsvorkehrungen auf Zeilen- und Spaltenebene, Responsible AI-Prüfungen, menschliche Genehmigungen im Prozess – um einen Agenten von der Prototypphase in die Produktion zu überführen. • Halluzinationen reduzieren und Fehlermodi testen, indem die explizite Struktur eines Graphen als integrierte Bewertungs- und Prüfspur genutzt wird. Warum jetzt teilnehmen? Die meisten GenAI- und agentischen KI-Projekte scheitern nicht wegen des Modells selbst, sondern wegen schwacher Verankerung, fehlendem gemeinsamen Fachvokabular und einem Mangel an regulierter, produktionsbereiter Architektur. Während Unternehmen von Chatbots zu Agenten übergehen, die über live Unternehmensdaten nachdenken und Aktionen ausführen, ist die Fähigkeit, die gerade fehlt, nicht das Prompt Engineering – es ist zu wissen, wie man den Graphen modelliert, auf dem ein Agent steht, und wie man reguliert, was er sehen und tun darf. Microsoft Fabric IQ – angekündigt auf der Microsoft Ignite im November 2025 und ab 2026 ausgerollt, mit den Kernagentenfunktionen, die Mitte 2026 allgemein verfügbar sein werden – ist Microsofts Antwort auf genau dieses Problem: eine gemeinsame Kontextschicht von Unternehmensontologien und -graphen, die sowohl von Menschen als auch von KI-Agenten genutzt wird. Praktische Erfahrungen damit zu sammeln, während die Fähigkeit sich noch entwickelt, ist ein echter Vorteil für frühe Mitbewerber in den Bereichen KI-Engineering, Daten, Analytik, Architektur und Unternehmens-Technologie. Wer sollte teilnehmen? Dieser Workshop ist ideal für: • KI-Ingenieure und GenAI-Praktiker • Dateningenieure und Analytics-Profis • Software-Ingenieure und Lösungsarchitekten • Datenwissenschaftler und Maschinenlern-Ingenieure • Technologieberater und Unternehmensarchitekten • Fachkräfte, die in enterprise AI und GenAI-Rollen wechseln möchten Voraussetzungen • Grundlagenwissen über generative KI, LLMs oder Unternehmensdaten-Workflows • Vertrautheit mit APIs, Datenbanken oder cloudbasierten Datenplattformen ist hilfreich, aber nicht erforderlich • Erfahrung in Daten, Analytik, KI, Softwareentwicklung oder Lösungsarchitektur wird Ihnen helfen, Ihr Lernen zu maximieren • Kein fortgeschrittener Hintergrund in Maschinenlernen oder Deep Learning erforderlich • Interesse an der Erstellung praktischer RAG-Anwendungen, verankerter KI-Systeme oder unternehmensorientierter GenAI-Lösungen Von den Besten lernen Brian Bønk ist ein Microsoft Data Platform MVP und anerkannter FastTrack-Lösungsarchitekt mit mehr als zwei Jahrzehnten Erfahrung in den Bereichen Daten, Analytik und Unternehmensplattformimplementierung. Bekannt dafür, Geschäft und Technologie zu verbinden, hilft er Teams, skalierbare Datenlösungen zu entwerfen, die messbare Auswirkungen erzielen. In diesem Meisterkurs bringt Brian praktische Expertise in Microsoft Fabric, Power BI, Governance und KI-Architektur mit, um Lernenden zu helfen, verankerte, produktionsbereite GenAI-Systeme mit Vertrauen und Klarheit in der Praxis zu erstellen.