In einer Welt voller AI Chaos haben wir einen strukturierten Zoo gebaut und Wuffi ans Steuer gesetzt.

In dieser Session zeigen wir, wie sich LLM gestützte Suche mit multilingualen Embeddings, Retrieval Augmented Generation (RAG), Daten Pipelines und tool nutzenden Agents in einer produktionsreifen Architektur zähmen lässt. Wir nehmen euch mit auf die komplette Reise, von unsauberem User Input bis hin zu Antworten in Echtzeit, die kontinuierlich evaluiert werden und auf feinjustierten Gemini Modellen basieren.

Entstanden ist eine robuste und zugleich unterhaltsame Chatbot Lösung, die für Millionen von Nutzern ausgerollt wurde. Wir teilen unsere Learnings von Data Enrichment und intelligenter Suche bis hin zum Deployment eines dynamischen, feinjustierten Agent Frameworks mit LangGraph und LangChain, inklusive zentraler Aspekte wie Security, Reliability und konsistenten Evaluationsmethoden.

Ihr nehmt konkrete Best Practices mit, um robuste, produktionsreife AI Chatbot Lösungen zu entwickeln, mit multidimensionalem, multilingualem und multimodalem RAG sowie spezialisierten Agents.

Teilnehmende erhalten praxisnahe Einblicke von grundlegender Datenaufbereitung und fortgeschrittenen RAG Techniken über Finetuning von LLMs und dem Aufbau von LangGraph Agents bis hin zu sicheren und zuverlässigen Deployment Strategien, die auf Millionen von Nutzern skalieren und sich direkt auf eigene AI Projekte übertragen lassen.