Large Language Models, Daten & APIs: Integration von Generative AI Power – mit Python & .NET
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Large Language Models, Daten & APIs: Integration von Generative AI Power – mit Python & .NET
Jenseits des ChatGPT-Hypes taucht Christian in die Welt der Large Language Models (LLMs), Daten und APIs ein und konzentriert sich darauf, wie Sie AI-Funktionalität sinnvoll in Ihre Anwendungen integrieren können. Wir werden pragmatische Szenarien und Use Cases untersuchen, die das Potenzial von LLMs (wie GPT oder Llama) demonstrieren – und erörtern, wie AI-Techniken in bestehende Architekturen einbezogen werden können. Die Teilnehmer erhalten erste Einblicke sowohl in LangChain als Python-Toolkit als auch Semantic Kernel als .NET-basiertes SDK.
Zudem werden wir darauf eingehen, nicht nur Closed-Source-Systeme (wie OpenAI) zu nutzen, sondern auch Open-Source-Optionen in Betracht zu ziehen, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht werden zu können.
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Kapitel:
00:00 - Intro
08:42 - Talking Points
11:13 - Intro
20:04 - Demo 1 - Using internal Data with a LLM via a ChatBot
23:15 - Large Language Models demystified
26:32 - Demo 2 - GPT-4 API Access via OpenAI Playground
29:43 - The best tool for .NET developers to talk to LLMS!
31:31 - LangChain
34:10- Semantic Kernel
37:09 - Use cases
37:41 - Demo 3 - Generating text & images (multimodal) (Semantik Kernel)
40:46 - Demo 4 - Understanding Text
45:05 - Demo 5 - Answering Questions / Chat with documents (RAG)
52:18 - Agents
57:00 - Demo 6 - Stock market agent with OpenAI function calling (Python OpenAI SDK)
01:01:13 - LLM providers
01:05:04 - Demo 7 - Running an open-source LLM offline in the browser (with Wasm)
01:07:54 - Current state of Generative AI
01:10:26 - Outlook
01:15:46 - Q&A
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