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APIs mit KI nutzen: RAG, Datenabruf und mehr

Baue einen belastbaren End-to-End-Flow mit Auth, Prompting, Tools, Streaming und Monitoring, ohne dich in Frameworks zu verlieren.

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2 Tage

23 Standorte

Online & Präsenz

Nächster Termin: 09. – 10.11.2026 · 95 weitere verfügbar

ab 1.550,00 € zzgl. 19 % MwSt.

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Kursdetails

Das lernst Du

  • Authentifizierung, Keys und Zugriffsschutz
  • Prompting, System-Policies und Output-Formate
  • RAG-Grundlagen: Wissen anbinden statt raten
  • Tool-Calling und Workflows
  • Streaming, Latenz und UX
  • Qualität, Sicherheit und Betrieb

Überblick

Wenn du KI-APIs in eine Anwendung einbaust, entscheidet nicht das Modell über den Erfolg, sondern die Integration: Zugriffsschutz, stabile Outputs, Kostenkontrolle, Latenz und eine saubere Fehlerbehandlung. Genau daran arbeitest du in diesem Seminar. Du wählst einen geeigneten Use Case aus und formulierst ein MVP mit klaren Kriterien, damit du später testen kannst, ob die KI-Funktion tatsächlich besser ist als eine klassische Lösung. Danach setzt du die technischen Grundlagen: Du ordnest API Keys, OAuth und Service Accounts ein, lernst Secret-Handling und Rotation und baust Schutzmechanismen gegen Quotas, Rate Limits und unerwartete Kosten. Im Prompting-Teil entwickelst du System-Policies, die Verhalten begrenzen, und erstellst Prompt-Templates, die du versionieren kannst. Du übst, strukturierte Ausgaben wie JSON zu erzwingen und mit Schema-Checks zu validieren, damit dein Backend verlässlich weiterarbeiten kann. Ein weiterer Baustein ist RAG: Du verstehst, wann du externe Daten anbinden solltest, wie Embeddings und Vektorsuche funktionieren und wie Chunking und Metadaten die Trefferqualität beeinflussen. Mit Tool-Calling bringst du KI in echte Prozesse, zum Beispiel durch Funktionsaufrufe, Zustandsübergaben und robuste Retries. Zum Schluss optimierst du UX und Performance über Streaming, Timeouts und Fallbacks. Du schließt mit einem Betriebs-Set-up ab: Logging und Tracing, Monitoring und Alerts sowie Evaluation mit Golden Sets und Regression, inklusive Sicherheitsaspekten wie Prompt Injection und PII. Ergebnis: ein umsetzbarer Bauplan für KI-API-Features, die im Alltag bestehen.

Kursinhalte

  • Authentifizierung, Keys und Zugriffsschutz
    • API Keys, OAuth und Service Accounts einordnen
    • Secret-Handling und Rotation
    • Rate Limits, Quotas und Kostenkontrolle
  • Prompting, System-Policies und Output-Formate
    • System- und Developer-Instructions sauber trennen
    • Strukturierte Ausgaben (JSON) und Validierung
    • Prompt-Templates und Versionierung
  • RAG-Grundlagen: Wissen anbinden statt raten
    • Embeddings und Vektorsuche verstehen
    • Chunking, Metadaten und Quellen
    • Antworten mit Zitaten und Nachvollziehbarkeit
  • Tool-Calling und Workflows
    • Funktionen als Tools definieren
    • Fehlerfälle, Retries und Idempotenz
    • Orchestrierung: Sequenzen, Zustände, Übergaben
  • Streaming, Latenz und UX
    • Token-Streaming und Abbruchlogik
    • Timeouts, Backoff und Fallbacks
    • UX-Muster für Chat und Formulare
  • Qualität, Sicherheit und Betrieb
    • Evaluation: Golden Set, Regression, A/B
    • Prompt Injection, Data Leakage, PII
    • Logging, Tracing, Monitoring und Alerts

Zielgruppe & Voraussetzungen

Für wen der Kurs geeignet ist

  • Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die KI-APIs in Anwendungen integrieren
  • IT-Architektinnen und IT-Architekten, die Integrationsmuster und Betrieb absichern
  • Product Ownerinnen und Product Owner, die KI-Features planbar liefern wollen
  • Engineering Leads, die Qualität, Kosten und Risiken steuern
  • Für alle, die aus einer KI-API ein belastbares Produkt-Feature bauen wollen

Deine Vorteile

  • Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.

  • Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.

  • Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.

  • Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.

FAQ

Was lerne ich in der Schulung „APIs mit KI nutzen: RAG, Datenabruf und mehr“?

Baue einen belastbaren End-to-End-Flow mit Auth, Prompting, Tools, Streaming und Monitoring, ohne dich in Frameworks zu verlieren. Zu den Schwerpunkten gehören Authentifizierung, Keys und Zugriffsschutz, Prompting, System-Policies und Output-Formate, RAG-Grundlagen: Wissen anbinden statt raten, Tool-Calling und Workflows, Streaming, Latenz und UX und Qualität, Sicherheit und Betrieb.

Für wen ist die Schulung geeignet?

Die Schulung richtet sich an Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die KI-APIs in Anwendungen integrieren, IT-Architektinnen und IT-Architekten, die Integrationsmuster und Betrieb absichern, Product Ownerinnen und Product Owner, die KI-Features planbar liefern wollen und Engineering Leads, die Qualität, Kosten und Risiken steuern sowie alle, die aus einer KI-API ein belastbares Produkt-Feature bauen wollen.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?

Grundverständnis von Web-APIs (HTTP, JSON) und typischen Backend-Abläufen. Erste Erfahrung mit Softwareprojekten oder Produktanforderungen ist hilfreich.

Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?

Zu den Schwerpunkten gehören Authentifizierung, Keys und Zugriffsschutz, Prompting, System-Policies und Output-Formate, RAG-Grundlagen: Wissen anbinden statt raten, Tool-Calling und Workflows, Streaming, Latenz und UX und Qualität, Sicherheit und Betrieb.

Wie praxisnah ist die Schulung?

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Tool-Calling und Workflows, Streaming, Latenz und UX und Qualität, Sicherheit und Betrieb geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Wenn du KI-APIs in eine Anwendung einbaust, entscheidet nicht das Modell über den Erfolg, sondern die Integration: Zugriffsschutz, stabile Outputs, Kostenkontrolle,; Genau daran arbeitest du in diesem Seminar; Du wählst einen geeigneten Use Case aus und formulierst ein MVP mit klaren Kriterien, damit du später testen kannst, ob die KI-Funktion tatsächlich besser ist als eine klassische …; Danach setzt du die technischen Grundlagen: Du ordnest API Keys, OAuth und Service Accounts ein, lernst Secret-Handling und Rotation und baust Schutzmechanismen gegen Quotas,; Im Prompting-Teil entwickelst du System-Policies, die Verhalten begrenzen, und erstellst Prompt-Templates, die du versionieren kannst.

Wird im Seminar auch „Tool-Calling und Workflows“ behandelt?

Ja. „Tool-Calling und Workflows“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Funktionen als Tools definieren, Fehlerfälle, Retries und Idempotenz und Orchestrierung: Sequenzen, Zustände, Übergaben.

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