18.05.2026 –, Raum C
Kann ein Team ohne Vorlage in 6 Stunden ein funktionierendes RAG-System bauen – nur mit einem Open-Source-Coding-Agenten und einer API-Spezifikation? Wir probieren es aus.
Vier Teams übernehmen je eine Kernkomponente: LLM-Inference-Server, Vektor-Datenbank, Dokument-Prozessor und Chat-Frontend. Jedes Team baut seine Komponente from scratch, ohne fertige Frameworks – nur mit Basislibraries und opencode-ai als Copilot. Am Ende integrieren wir alles live zu einem funktionierenden Gesamtsystem.
Wir arbeiten durchgehend mit offenen Technologien: opencode-ai als Coding-Agent, Open-Weights-Modelle wie DeepSeek oder GLM-4, und das finale System läuft auf einem lokalen Open-Source-LLM.
ABLAUF
Der Workshop besteht aus vier Sessions:
- Fundament – Systemarchitektur verstehen, Einführung in opencode-ai, Teambildung
- Verstehen & Planen – Teams erarbeiten ihre Komponente, erstellen eine Kurzpräsentation
- Bauen – Implementation der Kernfunktionalität, Zwischenstand
- Integrieren – Komponenten zusammenführen, Live-Demo, Reflexion
FÜR WEN
Für alle, die verstehen wollen, wie KI-Systeme unter der Haube funktionieren, und AI-gestütztes Programmieren mit Open-Source-Tools ausprobieren möchten. Du musst kein erfahrener Entwickler sein – wichtiger ist die Bereitschaft zu experimentieren.
VORAUSSETZUNGEN
- Laptop mit Browser
- GitHub-Account
Alles andere läuft im vorkonfigurierten GitHub Codespace.
WAS DU MITNIMMST
- Praktische Erfahrung mit Vibe Coding
- Verständnis der Kernkomponenten eines RAG-Systems
- Deinen eigenen Code zum Weiterbauen
Senior AI-Architect & MSc. Artificial Intelligence @ University of Zurich