Erstellen von LLM-Anwendungen in Python

Die Nachfrage nach intelligenter, KI-gesteuerter Software wächst rasant, aber die Integration von Large Language Models (LLMs) in reale Anwendungen erfordert mehr als nur das Senden eines Text-Prompts. Dieser Kurs führt Sie Schritt für Schritt durch den Prozess der Erstellung robuster LLM-Anwendungen mit Python. Sie beginnen mit den grundlegenden Konzepten der KI-Integration und bewegen sich hin zur praktischen Umsetzung. Dabei lernen Sie, wie Sie Ihren Code strukturieren, Prompts verwalten und moderne Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) anwenden, um kontextbezogene Anwendungen zu erstellen. Was Sie lernen werden: • Verstehen der Kernarchitektur von LLM-gestützten Anwendungen und der wichtigsten Terminologie. • Verbinden mit und Interagieren mit Sprachmodell-APIs unter Verwendung von Python. • Anwendung von Prompt Engineering Best Practices, um präzise und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. • Aufbau von Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipelines unter Verwendung von Vektordatenbanken. • Verwalten von Python-Umgebungen und Abhängigkeiten mit modernen Tools wie uv oder Poetry. • Vorbereitung Ihrer Anwendung für das Deployment unter Anwendung grundlegender MLOps-Prinzipien. Das Curriculum beginnt mit essenziellen Definitionen und API-Grundlagen, bevor es zu praktischen schriftlichen Übungen übergeht. Sie werden klare Erklärungen und praktische Code-Snippets lesen, um schrittweise Ihr Verständnis des vollständigen Anwendungslebenszyklus aufzubauen. Dieser Kurs wurde für Anfänger und Entwickler entwickelt, die neu in der KI-Landschaft sind. Er erfordert keine vorherige Machine Learning-Erfahrung – lediglich grundlegende Kenntnisse in Python. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen und machen Sie Ihre ersten Schritte in der Welt der KI-Anwendungsentwicklung.