LLM-basierte KI-Agenten zur Automatisierung in Unternehmen Schulung

Einführung in Open-Source-LLMs

• Überblick über DeepSeek, Mistral, LLaMA sowie weitere open-source-Modelle
• Funktionsweise von LLMs: Transformers, Selbstaufmerksamkeit und Trainingsprozesse
• Vergleich zwischen open-source-LLMs und kommerziellen Modellen

Feinabstimmung und individuelle Anpassung von LLMs

• Datenvorbereitung für das Training der Modelle
• Trainieren und optimieren von LLMs unter Nutzung des Hugging Face-Frameworks
• Bewertung der Modellleistung sowie Reduzierung von Bias-Effekten

Entwicklung von KI-Agenten mittels LLMs

• Einführung in LangChain zur Entwicklung von KI-Agenten
• Gestaltung arbeitsfähiger Prozessabläufe unter Einsatz von LLMs
• Umgang mit Speichersystemen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) sowie Ausführungslogik

Implementierung von LLM-basierten KI-Agenten

• Containerisierung der Agenten mittels Docker
• Integration der Modelle in bestehende Unternehmensanwendungen
• Skalierbarkeit durch Cloud-Services und API-Anbindung

Sicherheit sowie Compliance bei der Nutzung von KI in Unternehmen

• Aspekte ethischer Verantwortung und rechtlicher Vorgaben
• Risikominimierung bei automatisierten KI-Prozessen
• Überwachung sowie Kontrolle des Verhaltens der Agenten

Fallstudien und praktische Anwendungsbeispiele

• LLM-gestützte virtuelle Assistenten
• Automatisierte Dokumentenverarbeitung durch KI
• Spezifische KI-Agenten zur Unternehmensanalyse

Optimierung sowie Wartung von LLM-basierten Agenten

• Kontinuierliche Verbesserungen der Modelle und Aktualisierungen
• Einrichtung von Überwachungs- und Feedback-Mechanismen
• Kostenmanagement sowie Leistungsoptimierung der Agenten

Zusammenfassung und weitere Schritte