Kontakt aufnehmen

Schulungsübersicht

LLM-Anwendungsarchitektur und -Design

  • Häufige OpenAI-Anwendungsmuster für Assistenten, Copilots und Workflow-Automatisierung
  • Auswahl der richtigen Architektur für Geschäftsanforderungen, Zuverlässigkeit und Benutzererfahrung
  • Vom Prototypen-Code zu wartbarer Anwendungsarchitektur

Prompting, Kontext und strukturierte Ausgaben

  • Strukturierung von System-, Benutzer- und Entwickleranweisungen für vorhersehbares Verhalten
  • Design von Prompts für Konsistenz, Aufgabenkontrolle und klarere Antworten
  • Nutzung strukturierter Ausgaben zur Unterstützung nachgelagerter Anwendungslogik
  • Verwaltung von Kontextfenstern, Konversationsstatus und Antwortqualität

Tool-Nutzung und Workflow-Orchestrierung

  • Nutzung von Funktionsaufrufen und tool-gestützten Workflows mit externen Diensten
  • Validierung von Eingaben und Ausgaben, Fehlerbehandlung und Anwendung von Fallback-Verhalten
  • Design von Multi-Step-Flows für praktische Geschäftsaufgaben

Retrieval und Wissensfundierung

  • Ermitteln, wann retrieval-augmentierte Generierung angemessen ist
  • Vorbereitung von Dokumenten und Chunking von Inhalten für nützliches Retrieval
  • Abrufen relevanter Kontexte und Fundierung von Antworten in vertrauenswürdigen Quellen

Evaluierung, Schutzmechanismen und Betriebseinsatzbereitschaft

  • Definition von Qualitätskriterien und Testen von Workflows gegen erwartete Ergebnisse
  • Reduzierung von Halluzinationen und Behandlung von unsicheren, irrelevanten oder mehrdeutigen Anfragen
  • Überwachung der Nutzung, Latenz, Token-Verbrauch und Kosten
  • Vorbereitung von Anwendungen auf Deployment, Support und iterative Verbesserung

Praktischer Implementierungsworkshop

  • Aufbau einer kleinen End-to-End-OpenAI-Anwendung, die Prompting, strukturierte Ausgaben, Tool-Nutzung und Retrieval kombiniert
  • Besprechung von Designentscheidungen, häufigen Problemen und praktischen nächsten Schritten für den Produktioneinsatz

Voraussetzungen

  • Vertrautheit mit den Konzepten großer Sprachmodelle und der API-basierten Anwendungsentwicklung
  • Erfahrung in der Arbeit mit REST-APIs, JSON und promptbasierten Anwendungsworkflows
  • Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python, JavaScript oder einer ähnlichen Sprache

Zielgruppe

  • Softwareentwickler, die LLM-gestützte Anwendungen erstellen
  • KI-Ingenieure und technische Leiter, die auf OpenAI basierende Lösungen entwerfen
  • Produktteams und Lösungsarchitekten, die für produktionsreif KI-Funktionen verantwortlich sind
 7 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien