LLM Engineering: Erstellen und Bereitstellen von großen Sprachmodellanwendungen

Große Sprachmodelle verändern die Art und Weise, wie wir Software entwickeln. Der Übergang von einfachen Prompt-Vorlagen zu robusten, produktionsfertigen KI-Anwendungen erfordert jedoch einen strukturierten Engineering-Ansatz. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte und praktischen Architekturen, die zum Entwerfen, Erstellen und Optimieren von LLM-basierten Systemen erforderlich sind. Sie werden von einem gelegentlichen Benutzer von KI-APIs zu einem fähigen LLM-Ingenieur, der versteht, wie man Modelle mit externen Datenquellen verbindet, den Systemspeicher verwaltet und komplexe Workflows orchestriert. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie die Kernkonzepte von LLM, Tokenisierung und wie grundlegende Modelle Text verarbeiten; Wenden Sie erweiterte Prompt-Engineering-Techniken und strukturierte Ausgabeparsing für zuverlässige Modellantworten an; Erstellen Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipelines, um LLMs mit externen Wissensdatenbanken zu verbinden; Konfigurieren Sie Vektordatenbank zum Speichern, Entwickeln Sie mehrstufige agentische Workflows und verwalten Sie den Konversationszustand und den Speicher. Implementieren Sie grundlegende LLMOps-Praktiken, um Ihre Sprachmodellanwendungen zu überwachen, zu bewerten und zu sichern. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und der Mechanik von Sprachmodellen, bevor Schritt für Schritt die API-Integration, Datenabrufmuster und Systemevaluierung durchgeführt werden. Durch klare schriftliche Erklärungen und strukturierte Code-Walk-Throughs entwickeln Sie ein tiefes mentales Modell der KI-Anwendungsarchitektur. Dieses Programm richtet sich an Softwareentwickler, Datenenthusiasten und Techniker, die neu im LLM-Engineering sind und eine solide, codebasierte Grundlage ohne komplexe mathematische Voraussetzungen wünschen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre erste LLM-Anwendung in Produktionsqualität zu erstellen.