Kursbeschreibung
Viele Teams unterschätzen, dass der Erfolg mit MiniMax 2.5 weniger vom Modellnamen abhängt als von den Entscheidungen rundherum: Setup, Prompting, Datenaufbereitung, Evaluation und Regeln für den Betrieb. Dieses Seminar vermittelt dir die Grundlagen, um MiniMax 2.5 nicht als Experiment, sondern als steuerbares System aufzusetzen. Du startest mit einer Einordnung: Welche Aufgaben funktionieren gut, wo sind Grenzen, und welche Kriterien helfen bei der Wahl zwischen Open Source und proprietären LLMs? Dabei stehen konkrete Faktoren im Vordergrund, etwa Datenschutz, Integrationsaufwand, Latenz und Kosten. Im praktischen Teil setzt du eine sichere Betriebsumgebung auf und lernst, wie du Ressourcen planst und typische Performance-Fallen vermeidest, zum Beispiel durch passende Quantisierung. Du etablierst grundlegende Security-Prinzipien wie Secrets-Handling, Rollen und nachvollziehbares Logging. Danach trainierst du Prompting, System Prompts und Output-Steuerung: Du definierst klare Formatvorgaben und baust Guardrails gegen Halluzinationen und Prompt Injection. Damit Antworten nicht nur plausibel, sondern belegbar werden, setzt du RAG-Grundlagen um. Du lernst, Dokumente zu strukturieren, sinnvoll zu chunken, Metadaten zu nutzen und Vektorsuche so zu konfigurieren, dass Quellenbelege in der Antwort möglich sind. Abschließend baust du Evaluation und Qualitätssicherung auf, inklusive Golden Sets und automatisierter Prüfungen. Governance und Kostenkontrolle runden den Kurs ab, damit MiniMax 2.5 in deinem Umfeld langfristig verantwortbar und wirtschaftlich betrieben werden kann.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- MiniMax 2.7 einordnen: Chancen, Grenzen und Einsatzfelder
- Open-Source-LLM lokal, On-Prem oder in der Cloud betreiben
- Prompting für stabile JSON-, Tabellen- und Extraktionsoutputs
- RAG mit MiniMax 2.7: Chunking, Embeddings und Quellenbelege
- LLM-Qualität mit Tests, Golden Sets und Checks messen
- Halluzinationen, Overconfidence und Prompt Injection erkennen
- Security, Logging und Datenablage für KI-Assistenten umsetzen
- Kosten mit Token, Durchsatz und Caching kontrollieren
Zielgruppe
- IT- und Plattform-Teams, die Open-Source-LLMs betreiben wollen
- Data- und AI-Teams, die MiniMax 2.7 evaluieren und integrieren
- Security-, Compliance- und Governance-Verantwortliche für KI-Systeme
- Produkt- und Prozessverantwortliche für interne KI-Assistenten
- Für alle, die MiniMax 2.7 praxisnah bewerten, aufsetzen und kontrolliert nutzen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von APIs, JSON und typischen Web-Anwendungen
- Hilfreich: erste Berührung mit LLMs oder Prompting, aber nicht zwingend
Kursinhalte
- MiniMax 2.7 verstehen und einordnen
- Was MiniMax 2.7 ist und wofür eignet es sich
- Was gibt es neues bei MiniMax 2.7
- Abgrenzung zu proprietären LLMs und typischen Open-Source-Stacks
- Chancen und Grenzen: Qualität, Latenz, Kosten, Datenschutz
- Setup, Betrieb und sichere Umgebung
- Deployment-Optionen: lokal, On-Prem, Private Cloud, OpenRouter
- Grundlagen zu GPU/CPU, Speicher, Quantisierung
- Basis-Security: Secrets, Zugriff, Logging, Datenablage
- Prompting, System Prompts und Output-Steuerung
- Prompt-Strukturen für stabile Ergebnisse
- Formatvorgaben: JSON, Tabellen, Extraktion
- Fehlerbilder: Halluzinationen, Overconfidence, Prompt Injection
- RAG-Grundlagen mit MiniMax 2.7
- Dokumente aufbereiten: Chunking, Metadaten, Versionierung
- Embeddings und Vektorsuche: Prinzip und typische Fallstricke
- Antwortqualität messen: Recall, Precision, Quellenbelege
- Evaluation und Qualitätssicherung
- Testfälle und Golden Sets aufbauen
- Automatisierte Checks: Format, Fakten, Policy
- Human-in-the-Loop für kritische Workflows
- Governance, Compliance und Kostenkontrolle
- Datenschutz- und IP-Basics für interne KI-Assistenten
- Rollen, Freigaben, Audit-Trails
- FinOps für LLMs: Token, Durchsatz, Caching
