Fraunhofer Berlin
Pflichtpraktikum mit anschl. MA zum Thema Integration von Wissensgraphen in RAG-basierte KI-Systeme
Aufgaben
• Literaturrecherche zum Stand der Technik im Bereich KI-gestützte Wissensverarbeitung
• Konzeption und Aufbau eines Wissensgraphen aus bestehenden Produktionsdaten und technischer Dokumentation
• Entwicklung einer hybriden Retrieval-Strategie, die vektorbasierte Suche mit wissensgraphbasierte Suche kombiniert
• Evaluation der Faktengenauigkeit, Relevanz und Latenz im Vergleich zu bestehenden Vektor-RAG-Ansätzen
• Integration von Wissensgraphen in Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systeme für kontextbezogene Informationsbereitstellung durch Large Language Models
Anforderungen
• Masterstudium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Informationstechnik im Maschinenwesen, Computational Engineering oder verwandte Fachgebiete
• Programmierkenntnisse in Python
• Erfahrung mit (Graph)Datenbanken (z.B. Neo4j, PostgreSQL)
• Kenntnisse in NLP und LLM-Frameworks (z.B. LangChain, LangGraph)
• Hohes Maß an Eigeninitiative sowie analytische, methodische und strukturierte Arbeitsweise
• Wünschenswert: Technikverständnis im Bereich Produktionstechnik
Redaktionelle Kurzfassung auf Basis der öffentlich zugänglichen Ausschreibung. Der vollständige Text steht bei der ausschreibenden Einrichtung. Zur Original-Ausschreibung →
Besonderheiten
Pflichtpraktikum mit anschl. MA zum Thema Integration von Wissensgraphen in RAG-basierte KI-SystemePflichtpraktikum mit anschl. MA zum Thema Integration von Wissensgraphen in RAG-basierte KI-SystemeBerlinIPK - Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik
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