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.
Aus dem Inhalt:
Große Sprachmodelle - LLMs und LMMs
Prompt Engineering
Sprachanalyse (NLP)
Vektordatenbanken
LangChain
HuggingFace
crewAI
AutoGen
OpenAI- und andere APIs
Agentensysteme
Deployment
Ihr Guide für eigene RAG-Anwendung! Als Retrieval Augmentated GenAI und in Agentensystemen nehmen die großen KI-Modelle erst so richtig Fahrt auf! Sie entfalten ihren Nutzen im konkreten Unternehmenskontext, wenn Sie auf wichtige Daten zugreifen können und sogar in der Lage sind, sich in Arbeitsabläufe einzuklinken. Sie möchten wissen, wie man solche Anwendungen baut? Dann sind Sie hier genau richtig. Nach einer Einführung in generative KI, NLP-Modelle, LLMs, LMMs, Hugging Face, Vektordatenbanken und mehr tauchen Sie tief in die Praxis ein. Profitieren Sie von den Erfahrungen unseres Autors Bert Gollnick und wählen Sie Ihre Werkzeuge geschickt aus. Hier finden Sie alles, was Sie brauchen - zum Loslegen, aber auch, wenn es etwas kniffliger wird.
Aus dem Inhalt:
Große Sprachmodelle - LLMs und LMMs
Prompt Engineering
Sprachanalyse (NLP)
Vektordatenbanken
LangChain
HuggingFace
crewAI
AutoGen
OpenAI- und andere APIs
Agentensysteme
Deployment
