Generative KI mit Python Agentic Coding, RAG und Vektordatenbanken für LLM-Anwendungen
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-367-12009-3
E-Book-Formate: PDF, EPUB, Online
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-367-12010-9
E-Book-Formate: PDF, EPUB, Online
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-367-12013-0
E-Book-Formate: PDF, EPUB, Online
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-367-12014-7
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Generative KI mit Python – RAG-Anwendungen und Agentensysteme mit Vektordatenbanken und LLMs
447 Seiten, gebunden
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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, das Model Context Protocol (MCP) und Retrieval-Augmented-Generation (RAG) ab. Sie lernen die Grundlagen des Prompt Engineering kennen, steigen ins Agentic Coding ein 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.
- Agentic Coding: Mit KI-Agenten eigenständig Code schreiben, testen und deployen
- RAG-Anwendungen und Vektordatenbanken für wissensbasierte LLM-Anwendungen
- MCP, Prompt Engineering und Agentensysteme praxisnah einsetzen
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Codebeispiele aus dem Buch
Hier können Sie die Codebeispiele zum Buch herunterladen - in der Readme finden Sie weitere Informationen zu Inhalten und Ordnerstruktur.
Ihr Weg zum Ziel
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Einrichtung und Werkzeuge
Richten Sie LLMs ein und lernen Sie, die Modelle mit Python in Gebrauch zu nehmen. Machen Sie sich mit dem Werkzeugkasten vertraut, der dazugehört: Mit OpenAI-API, Hugging Face, LangChain und LangGraph stellen Sie die Modelle in Ihren Dienst.
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RAG mi Vektordatenbanken
Wenn große Sprachmodelle auf gut aufbereitete Unternehmensdaten treffen, lassen sich wahre Schätze heben. Lernen Sie, Vektordatenbanken einzurichten und große Datenmengen für Ihre RAG-Anwendung bereitzuhalten – praxisnah von der Datenaufbereitung bis zur Abfrage.
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Agenten, MCP & Agentic Coding
Ihre KI-Anwendung soll sich gewinnbringend in bestehende Arbeitsabläufe einbringen. Meistern Sie das magische Dreieck aus Autonomie, Flexibilität und Zuverlässigkeit, binden Sie Werkzeuge per Model Context Protocol an und lassen Sie KI-Agenten sogar Code für Sie schreiben.
Aus dem Inhalt
- Große Sprachmodelle – LLMs und LMMs
- Prompt Engineering
- Sprachanalyse (NLP)
- Vektordatenbanken
- LangChain und LangGraph
- Hugging Face
- CrewAI
- OpenAI- und andere APIs
- Agentensysteme
- Model Context Protocol (MCP)
- Agentic Coding
- Deployment
