Prompt Engineering für Large Language Models
- LLMs als leistungsstarke Bausteine für Anwendungen nutzen
- Den richtigen Prompt und Kontext für nützliche Ergebnisse gestalten
- Von der Erfahrung der GitHub-Copilot-Entwickler profitieren
- Fortgeschrittene Konzepte wie Conversational Agency und Workflow-Steuerung meistern
LLM-Anwendungen effektiv steuern: von der Prompt-Optimierung bis zur Workflow-Integration
Large Language Models (LLMs) revolutionieren die Welt. Sie bieten die Möglichkeit, Aufgaben zu automatisieren und komplexe Probleme zu lösen. Eine neue Generation von Softwareanwendungen nutzt diese Modelle als zentrale Bausteine und erschließt in praktisch allen Bereichen völlig neues Potenzial. Um zuverlässig auf diese Funktionen zugreifen zu können, sind jedoch neue Fähigkeiten erforderlich.
Mit diesem Buch eignen Sie sich die Kunst und die Techniken des Prompt Engineering an und schöpfen die Möglichkeiten von LLMs voll aus.
Die Branchenexperten John Berryman und Albert Ziegler erklären, wie man effektiv mit KI kommuniziert und Ideen in ein sprachmodellfreundliches Format umwandelt. Durch das Erlernen der konzeptionellen Grundlagen und der praktischen Techniken erwerben Sie das Wissen und die nötige Sicherheit, um die nächste Generation von LLM-basierten Anwendungen zu entwickeln.
Aus dem Inhalt:
- Verstehen Sie die LLM-Architektur und erfahren Sie, wie Sie am besten mit ihr interagieren können.
- Entwerfen Sie eine umfassende Strategie zur Erstellung von Prompts für eine Anwendung.
- Sammeln, sortieren und präsentieren Sie Kontextelemente, um eine effiziente Eingabeaufforderung zu erstellen.
- Erlernen Sie spezifische Techniken, um Prompts zu erstellen, wie Few-Shot-Prompting, Chain-of-Thought-Prompting und RAG.
John Berryman ist Gründer und Principal Consultant von Arcturus Labs, wo er sich auf die Entwicklung von LLM-Anwendungen spezialisiert hat. Sein Fachwissen hilft Unternehmen dabei, die Stärken von KI-Technologien zu nutzen. Als einer der ersten Entwickler von GitHub Copilot hat John Berryman an der Entwicklung der Vervollständigungs- und Chat-Funktionen mitgewirkt und an vorderster Front der KI-unterstützten Codierungstools gearbeitet.
Albert Ziegler hat KI-gesteuerte Systeme entwickelt, lange bevor LLM-Anwendungen zum Mainstream wurden. Als Gründungsingenieur von GitHub Copilot entwarf er das Prompt-Engineering-System und trug dazu bei, eine Vielzahl von KI-gestützten Tools und „Copilot“-Anwendungen zu inspirieren, die die Zukunft der Entwicklerunterstützung und der LLM-Anwendungen prägen. Heute treibt Albert als Leiter der KI-Abteilung bei XBOW, einem KI-Unternehmen für Cybersicherheit, die Grenzen der KI-Technologie weiter voran.
| Erscheinungsdatum | 18.09.2025 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Animals |
| Übersetzer | Jens Olaf Koch |
| Verlagsort | Heidelberg |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 165 x 240 mm |
| Einbandart | kartoniert |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Software Entwicklung |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Schlagworte | AI • ChatGPT • KI • Kontext • Künstliche Intelligenz • OpenAI • Prompting • RAG • Sprachmodell • Token |
| ISBN-10 | 3-96009-270-9 / 3960092709 |
| ISBN-13 | 978-3-96009-270-4 / 9783960092704 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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