Generative KI mit Python
KI im Unternehmenskontext - GenAI, Agenten und mehr! Der Guide für RAG-Anwendungen und Agentensysteme mit Vektordatenbanken und LLMs
Ihr Guide für die eigene RAG-Anwendung! Freuen Sie sich auf einen umfassenden Einstieg in die Welt der Generativen KI mit Python. Dieses Buch deckt Schlüsselkonzepte wie Large Language Models (LLMs), LangChain, Vektor-Datenbanken und Retrieval-Augmented-Generation (RAG) ab. Sie lernen die Grundlagen des Prompt Engineering kennen und erfahren, wie Sie Agentensysteme entwickeln und deployen.
Mit praxisnahen Beispielen und klaren Erklärungen tauchen Sie tief in die Materie ein - ideal für alle, die Generative KI-Lösungen mit Python umsetzen wollen.
Ihr Weg zum Ziel
Einrichtung und Werkzeuge
Richten Sie LLMs ein und lernen Sie, die Modelle mit Python in Gebrauch zu nehmen. Machen Sie sich mit dem Werkzeugkasten vertraut, der dazu gehört: Mit der OpenAI- und anderen APIs, Hugging Face, LangChain u. v. m. stellen Sie die Modelle in Ihren Dienst.
RAGs mit Vektordatenbanken
Wenn große Sprachmodelle auf gut aufbereitete Unternehmensdaten treffen, lassen sich wahre Schätze heben. Lernen Sie, Vektordaten einzurichten, um große Datenmengen bereitzuhalten. Praxisnah von der Datenaufbereitung bis zur Abfrage.
Agentensysteme
Ihre KI-Anwendung soll nicht nur Antworten schreiben, sondern sich gewinnbringend in bestehende Arbeitsabläufe einbringen. Lernen Sie nützliche Frameworks dafür kennen und meistern Sie das magische Dreieck aus Autonomie, Flexibilität und Zuverlässigkeit. So erstellen Sie wirklich nützliche und intelligente Systeme!
Aus dem Inhalt
Große Sprachmodelle (LLMs und LMMs)
Prompt Engineering
Sprachanalyse (NLP)
Vektordatenbanken
LangChain
HuggingFace
CrewAI
AutoGen
Agentensysteme
OpenAI- und andere APIs