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.
Von der Idee zur KI-Anwendung – praxisnah und fundiert
Der Praxisleitfaden für leistungsstarke KI-Agentensysteme
Dieses Buch bietet einen klar strukturierten Rahmen, um robuste Agentensysteme zu entwickeln. Es zeigt, was moderne KI-Agenten ausmacht, welche Strategien für Planung, Ausführung und Tool-Nutzung funktionieren und wie Agenten durch Feintuning und Transfer Learning aus Erfahrung lernen. Das Buch liefert damit fundierte Antworten auf typische Fragestellungen aus der Praxis.
Dieses Handbuch zeigt dir, wie du eine vollständige KI-Infrastruktur selbst aufbaust - vom Server bis zum Modell. Du lernst, wie Hardware, Linux, Python und Docker ineinandergreifen, um ein stabiles Fundament für moderne KI-Systeme zu bilden. Schritt für Schritt entsteht aus Theorie ein funktionierendes Setup - privat, sicher und dauerhaft unter deiner Kontrolle.
