LLMs mit RAG-Technologie erweitern

In der sich rasant entwickelnden Welt der Künstlichen Intelligenz suchen Entwickler:innen nach raffinierten und dennoch zugänglichen Tools, um die Fähigkeiten von Large-Language-Modellen (LLMs) zu erweitern.

SemanticKernel tritt als robustes SDK hervor, das die Kraft der Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit LLMs vereint, um Dir die Entwicklung von wissensreicheren und kontextsensitiveren Anwendungen zu ermöglichen.

In dieser Session tauchen wir tief in das Wesen von SemanticKernel ein und demonstrieren dessen Nutzen und Effizienz für alle, die neu in der Welt der LLMs sind. Wir verzichten darauf, in die Komplexitäten des Prompt-Engineerings einzusteigen – ein Thema, das einer separaten Session vorbehalten ist – und konzentrieren uns darauf, wie SemanticKernel als Brücke zwischen LLMs und dem umfangreichen Wissen fungiert, das LLMs benötigen, um exzellent zu funktionieren.

Die Teilnehmer:innen erhalten einen gründlichen Einblick in die Architektur von SemanticKernel, verstehen die Grundprinzipien seiner Integration mit RAG-Techniken und wie dies LLMs in die Lage versetzt, Antworten mit beispielloser Relevanz und Genauigkeit zu erzeugen. Die Session umfasst einen Rundgang durch die Schlüsselfunktionen, Best Practices für die Implementierung und eine Vorstellung von realen Anwendungsfällen, die die transformative Wirkung von SemanticKernel auf KI-getriebene Projekte illustrieren.

Dieser Vortrag verspricht eine ausgewogene Mischung aus theoretischem Wissen und praktischer Anwendung, um sicherzustellen, dass die Teilnehmer:innen mit einem soliden Fundament ausgestattet werden, um die Möglichkeiten von SemanticKernel in ihren eigenen LLM-Projekten zu nutzen. Entdecke den Weg zu innovativen KI-Anwendungen und schließe Dich uns an für eine aufschlussreiche Erkundung der Möglichkeiten von SemanticKernel.