Diese praxisorientierte Session befasst sich mit fortgeschrittenen Aspekten der Generativen KI, die über die grundlegende Prompt-Entwicklung hinausgehen. Sie erfahren, wie Generative KI funktioniert und wie Sie Anwendungsfälle wie Klassifikation, Empfehlung und semantische Suche umsetzen können.

Die Session beginnt mit den Kernkonzepten wie Tokens und zeigt, wie Transformer Assoziationen erlernen. Darauf folgen Textgenerierungen durch Completions, um ein tieferes Verständnis der Modellfunktionalität zu vermitteln. Zu den zentralen Themen gehören Embedding Vektoren, Cosine-Similarity und Vektordatenbanken, um semantisches Modellieren zu erklären.

Zudem entdecken Sie Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), um das Modellwissen zu erweitern und zu manipulieren.

Abschließend werden verschiedene Modelltypen und Tools erkundet, darunter OpenAI Playground, Azure Foundry und Microsofts Semantic Kernel.

Diese technische Session richtet sich an alle, die Intelligent Applications mit LLM verstehen und entwickeln möchten.