bansalkanav/GenAI-AgenticAI-Vom-Null-zur-Produktion

Was macht GenAI-AgenticAI-Vom-Null-zur-Produktion?

Lerne GenAI und Agentic AI von Null bis zur Produktion.

Übersicht

Dieses Repository führt dich durch die Grundlagen der generativen KI (GenAI) und der agentischen KI, von den ersten Konzepten bis hin zu produktionsreifen Implementierungen.

Lernpfad

1. Grundlagen der generativen KI

   • Einführung in große Sprachmodelle (LLMs)
   • Transformer-Architektur und Aufmerksamkeitsmechanismen
   • Textgenerierung und -vervollständigung

2. Prompt Engineering

   • Effektive Prompt-Techniken
   • Chain-of-Thought und Few-Shot-Learning
   • Strukturierte Ausgaben und System-Prompts

3. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

   • Einbettungen und Vektordatenbanken
   • Dokumentenabruf und Kontextanreicherung
   • Implementierung einer RAG-Pipeline

4. Agentische KI

   • Einführung in KI-Agenten
   • Werkzeugnutzung und Funktionsaufrufe
   • Multistep-Reasoning und Entscheidungsfindung

5. Produktionsbereitstellung

   • Fehlerbehandlung und Robustheit
   • Überwachung und Logging
   • Skalierung und Sicherheit

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Python
• Vertrautheit mit der Kommandozeile
• Ein API-Schlüssel für ein LLM (z.B. OpenAI, Anthropic)

Schnellstart

git clone https://github.com/bansalkanav/GenAI-AgenticAI-From-Zero-to-Production.git
cd GenAI-AgenticAI-From-Zero-to-Production
pip install -r requirements.txt

Nutzung

Jeder Abschnitt enthält Jupyter-Notebooks und Python-Skripte. Starte mit dem Ordner 01-foundations und arbeite dich der Reihe nach vor.

Lizenz

MIT