LLM Engineering: Aufforderung, Tuning und Retrieval Grundlagen

Die Integration großer Sprachmodelle in reale Anwendungen erfordert mehr als nur einfache API-Aufrufe. Sie erfordern zuverlässiges, skalierbares Engineering. Entwickler müssen verstehen, wie sie Eingabeaufforderungen strukturieren, Kontext dynamisch abrufen und Modelle für bestimmte Geschäftsbereiche anpassen. Dieser reine Textkurs führt Sie durch die zentralen Architekturmuster des LLM-Engineering und führt von einfachen Eingabeaufforderungen zum Entwerfen robuster, abrufgesteuerter Systeme, die vorhersehbare, hochwertige Ausgaben erzeugen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die wichtigsten LLM-Konzepte, die Tokenisierung und die grundlegenden Modellarchitekturen. - Wenden Sie erweiterte Prompt-Engineering-Techniken an, um das Modellverhalten zuverlässig zu steuern. - Konfigurieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Systeme mit Vektordatenbanken. - Bewerten Sie, wann Sie Feineinstellungen im Vergleich zu Abfrage- und Abrufstrategien verwenden. - Entwerfen Sie skalierbare Architekturen, die Latenz, Kosten und API-Einschränkungen verwalten. - Implementieren Sie moderne Evaluierungsrahmen, um die Systemleistung zu messen und zu überwachen. Sie beginnen mit grundlegenden Definitionen und Schlüsselterminologie, bevor Sie praktische architektonische Muster erkunden. Das Material entwickelt sich logisch von einfachen Prompt-Strukturen zu komplexen Retrieval-Pipelines und Tuning-Workflows. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Datenprofis und angehende KI-Ingenieure, die noch keine Produktionssysteme mit großen Sprachmodellen entwickelt haben. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning erforderlich. Erstellen Sie noch heute stabile KI-Systeme in Produktionsqualität.