AI+ Context Engineering™

Preis
Netto: 397,00 €
MwSt.: 75,43 €

Dauer
1 Tag

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Standort

Kurssprache
Deutsch

Trainingslösung
WalkIn^®

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Kontext entscheidet über Qualität, Präzision und Wirkung von KI-Ergebnissen. Moderne Anwendungen verlangen strukturierte, steuerbare und nachvollziehbare Interaktionen zwischen Mensch und Modell. Genau hier setzt ein praxisnahes Verständnis für Context Engineering an.

Zentrale Themen

Strukturierung und Steuerung von KI-Kontexten.
Prompt-Design mit systematischem Ansatz.
Kontextfenster, Rollenlogik und Informationsgewichtung.
Fehlerreduktion und Ergebnisstabilität bei generativer KI.
Einsatzszenarien in Entwicklung, Automatisierung und Analyse.

Voraussetzung
Grundverständnis von KI, generativen Modellen und digitalen Workflows. Technische Tiefe ist hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

Zielgruppe
Fachkräfte aus Entwicklung, Data, Produkt, Innovation, Digitalisierung und KI-nahen Rollen mit Interesse an präziser KI-Steuerung.

Context Engineering wird zum entscheidenden Faktor für verlässliche KI-Systeme. Ein fundierter Umgang mit Kontext schafft Klarheit, Effizienz und Qualität in anspruchsvollen KI-Anwendungen.

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Kursinhalte

Grundlagen des Context Engineering – Einführung

Was ist Context Engineering (über Prompt Engineering hinaus)?
Von Prompting zu Context Pipelines: Der Paradigmenwechsel 2025
Die vier Bausteine des Kontexts: Anweisungen, Wissen, Werkzeuge, Zustand
Kurzzeit- vs. Langzeitgedächtnis in LLM-Systemen
Vorteile von Context Engineering: Bodenständigkeit, Relevanz, Kontinuität, Kostenkontrolle
Anwendungsfall: Kontextbewusster KI-Reiseassistent
Praktische Übung: Entwerfen von Systemanweisungen und Speicherzuständen für einen rollenbasierten KI-Agenten.

Kontextmanagement-Muster und -Techniken

Das W-S-C-I-Framework: Schreiben, Auswählen, Komprimieren, Isolieren
WRITE-Strategie: Agentenidentität, Persona, Leitplanken und Status
SELECT-Strategie: Präzises Abrufen und Metadatenfilterung
COMPRESS-Strategie: Zusammenfassung, Token-Optimierung, automatische Komprimierung
ISOLATE-Strategie: Kontextgrenzen, Sicherheit und Fokus
Fortgeschrittene Abrufmuster: Hybride Suche, semantisches Chunking
Fallstudie: ChatGPT- und Claude-Speichersysteme
Praktische Übung: Implementierung von Kontextauswahl und -komprimierung mit LangChain/LlamaIndex.

Kontext-Pipelines, RAG und Grounding-Architektur

Die End-to-End-Kontext-Pipeline (Eingabe → Abruf → Komprimierung → Zusammenstellung → Antwort → Aktualisierung)
Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Architektur im Detail
Vektordatenbanken: Pinecone, Chroma und Einbettungsmodelle
Grounding-Fehler: Halluzinationen, Context Poisoning, Ablenkung
Abhilfemaßnahmen: Rerankers, Provenance, Context Forensics
Fallstudie: Anthropic’s Multi-Agent Researcher (MAR)
Praktische Übung: Aufbau einer RAG-Pipeline mit Vektorsuche und fundierten Antworten.

Optimierung, Skalierung und Unternehmensreife

Token-Ökonomie und Kostenoptimierung in Kontext-Pipelines.
Kontextskalierung und das Model Context Protocol (MCP).
Sicherheit und Compliance: PII-Filterung, Redigierung, rollenbasierter Zugriff
Konfliktlösung und Kontextkonsistenz
Multimodaler Kontext: Text, Tabellen, PDFs, Videotranskripte
Fallstudien: Walmart „Ask Sam” und Morgan Stanley Knowledge Assistant
Praktische Übungen: Implementierung rollenbasierter Kontextfilterung und sicherer Abruf.

Kontextfluss-Design für Geschäftsanwender (No-Code-KI)

Übersetzung von Geschäftsprozessen in KI-fähige Kontextflüsse.
Kontextflussdiagramme (CFDs) und automatisierte Workflow-Architektur (AWA).
Visuelle Implementierung von W-S-C-I mit No-Code-Tools (n8n / Make / Zapier).
Kontextvorlagen für Konsistenz und strukturierte Ausgaben.
Anwendungsfall: Dynamischer Assistent für die Kunden-Onboarding.
Fallstudien: Support-Automatisierung bei Airbnb und KMU-Kredite bei HSBC.
Praktische Übung: Erstellen eines Kontextablaufs mit No-Code-Orchestrierung.

Anwendungen im realen Industriekontext

Kontext-Engineering in regulierten Bereichen.
Gesundheitswesen: Unterstützung klinischer Entscheidungen und Isolierung personenbezogener Gesundheitsdaten.
Finanzwesen: Marktanalyse, Zusammenfassung von Compliance-Informationen und toolbasierter Kontext.
Recht und Bildung: Präzise Informationsgewinnung und personalisierter Lernkontext.
Risikominderung: Kontextvergiftung und Kontextkonflikte
Erweiterte Agentenspeicher für langfristige Aufgaben.
Fallstudien: Activeloop (Recht/IP) und Five Sigma (Versicherungen)

Multi-Agent-Orchestrierung und die Zukunft

Warum monolithische Agenten scheitern: Kontext-Explosion
Multi-Agent-Systeme (MAS) und Kontextisolierung
Agentenrollen: Router, Planer, Ausführender
Agent-zu-Agent-Kontextkomprimierung
Leitplanken, Governance und Sicherheit zwischen Agenten
Ethik, Bias-Minderung und Rückverfolgbarkeit der Quelle
Fallstudien: IBM Watson Orchestrate und Enterprise Context Orchestrators
Karrierewege: Kontextarchitekt und KI-Governance-Rollen

Capstone-Projekt & Zertifizierung

Capstone-Übersicht: Multi-Agent-Kontextsensitives System
Erstellung: Query Router mit Finanzberechnungen & Policy RAG (n8n)
Präsentation, Überprüfung & Feedback
Abschließende Bewertung & Zertifizierung in KI+ Context Engineering

Häufig gestellte Fragen

Was bedeutet „AI+ Context Engineering™“?

AI+ Context Engineering™ ist eine spezialisierte Zertifizierung, die zeigt, wie man KI-Systeme baut, die Kontext verstehen und nutzen. Dazu gehören Kontext-Architektur, RAG-Pipelines, Speicher- und Tool-Management sowie die Optimierung für reale Anwendungen.

Warum ist Context Engineering wichtiger als Prompt Engineering?

Prompt Engineering konzentriert sich auf gute Anweisungen. Context Engineering organisiert das gesamte Umfeld der KI-Antwort – inklusive Speicher, Tools und Daten. So arbeitet die KI konsistenter und zuverlässiger.

Welche Fähigkeiten lernt man in der AI+ Context Engineering™-Zertifizierung?

Die Zertifizierung vermittelt Skills wie Kontext-Architektur, RAG-Systeme, Memory-Engineering, Token-Optimierung, Multi-Agent-Design und Enterprise-Integration.

Wer sollte eine Context Engineering Zertifizierung machen?

Vor allem Entwickler, KI-Architekten, Produktmanager, Data-Engineers und technische Führungskräfte, die mit komplexen KI-Systemen arbeiten wollen.

Welche Rollen und Jobs entstehen durch Context Engineering?

Neue Rollen wie „Context Architect“, „AI Context Engineering Lead“ oder „Enterprise AI Orchestration Specialist“ zeigen die Nachfrage nach Experten in diesem Gebiet.

Wie passt Context Engineering in Unternehmen?

Unternehmen nutzen Context Engineering, um KI-Systeme sicher, compliant und effektiv zu machen – z. B. mit Zugriffskontrollen, Regeln und Daten-Governance.

Ist Context Engineering nur für Entwickler relevant?

Nein. Auch Produktmanager, Strategen und technische Entscheidungsträger profitieren, weil Context Engineering die Brücke zwischen KI-Technologie und geschäftlichen Anforderungen schlägt.