Muster der Anwendungsentwicklung mit KI (Deutsche Ausgabe)
Muster der Anwendungsentwicklung mit KI (Deutsche Ausgabe)
Über das Buch
"Patterns of Application Development Using AI" ist ein bahnbrechendes Buch, das die Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und Anwendungsentwicklung erforscht. In diesem Buch teilt Obie Fernandez, ein renommierter Softwareentwickler und Mitbegründer der KI-gestützten Beraterplattform Olympia, seine wertvollen Erkenntnisse und Erfahrungen aus einer einjährigen Reise beim Aufbau einer KI-gestützten Anwendung.
Hören Sie sich einen Audio-Überblick des Buches an
Durch eine überzeugende Kombination aus erzählenden Kapiteln und praktischen Muster-Referenzen präsentiert Obie einen umfassenden Leitfaden zur Nutzung der Leistungsfähigkeit von Large Language Models (LLMs) in der Anwendungsentwicklung. Er stellt innovative Muster wie die "Multitude of Workers", "Self-Healing Data" und "Contextual Content Generation" vor, die Entwickler in die Lage versetzen, intelligente, adaptive und nutzerzentrierte Anwendungen zu erstellen.
Im Gegensatz zu anderen Büchern über KI, die sich auf theoretische Konzepte konzentrieren oder sich in die Feinheiten von Algorithmen des maschinellen Lernens vertiefen, verfolgt dieses Buch einen pragmatischen Ansatz. Es bietet konkrete Beispiele, Anwendungsfälle aus der Praxis und umsetzbare Ratschläge zur Integration von KI-Komponenten und -Funktionen in Anwendungsarchitekturen. Obie teilt seine Erfolge, Herausforderungen und gewonnenen Erkenntnisse und bietet damit eine einzigartige Perspektive auf die praktische Anwendung von KI in der Softwareentwicklung.
Inhaltsverzeichnis
- Vorwort von Gregor Hohpe
- Vorwort
- Über das Buch
- Über die Codebeispiele
- Was ich nicht behandle
- Für wen ist dieses Buch gedacht
- Aufbau eines gemeinsamen Vokabulars
- Mitmachen
- Danksagungen
- Was hat es mit den Illustrationen auf sich?
- Über Lean Publishing
- Über den Autor
- Einführung
- Gedanken zur Softwarearchitektur
- Was ist ein Large Language Model?
- Inferenz verstehen
- Überlegungen zur Leistung
- Experimentieren mit verschiedenen LLM-Modellen
- Zusammengesetzte KI-Systeme
- Den Pfad eingrenzen
- Latenter Raum: Unfassbar weit
- Wie der Pfad “eingegrenzt” wird
- Rohmodelle versus instruktionsoptimierte Modelle
- Prompt-Engineering
- Prompt Distillation
- Was ist mit Fine-tuning?
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Was ist Retrieval Augmented Generation?
- Wie funktioniert RAG?
- Warum RAG in Ihren Anwendungen einsetzen?
- Implementierung von RAG in Ihrer Anwendung
- Propositions-Chunking
- Praxisbeispiele für RAG
- Intelligente Abfrageoptimierung (IQO)
- Neuordnung
- RAG-Bewertung (RAGAs)
- Herausforderungen und Zukunftsausblick
- Vielzahl von Arbeitern
- KI-Arbeiter als unabhängige wiederverwendbare Komponenten
- Kontoverwaltung
- E-Commerce-Anwendungen
- Anwendungen im Gesundheitswesen
- KI-Worker als Prozess-Manager
- Integration von KI-Workern in Ihre Anwendungsarchitektur
- Komponierbarkeit und Orchestrierung von KI-Workern
- Kombination von traditionellem NLP mit LLMs
- Werkzeugnutzung
- Was ist Werkzeugnutzung?
- Das Potenzial des Werkzeugeinsatzes
- Der Werkzeugeinsatz-Workflow
- Best Practices für die Werkzeugnutzung
- Zusammenstellung und Verkettung von Werkzeugen
- Zukünftige Entwicklungen
- Stream Processing
- Implementierung eines ReplyStream
- Die “Konversationsschleife”
- Automatische Fortsetzung
- Fazit
- Selbstheilende Daten
- Praktische Fallstudie: Reparatur von fehlerhaftem JSON
- Überlegungen und Gegenanzeigen
- Kontextbezogene Inhaltsgenerierung
- Personalisierung
- Produktivität
- Schnelle Iteration und Experimentierung
- KI-gestützte Lokalisierung
- Die Bedeutung von Benutzertests und Feedback
- Generative UI
- Generierung von Texten für Benutzeroberflächen
- Definition der Generativen UI
- Beispiel
- Der Wandel zum ergebnisorientierten Design
- Herausforderungen und Überlegungen
- Zukunftsausblick und Chancen
- Intelligente Workflow-Orchestrierung
- Geschäftlicher Bedarf
- Wichtige Vorteile
- Wichtige Muster
- Ausnahmebehandlung und Wiederherstellung
- Implementierung der intelligenten Workflow-Orchestrierung in der Praxis
- Überwachung und Protokollierung
- Skalierbarkeits- und Leistungsüberlegungen
- Testen und Validierung von Workflows
- Prompt-Engineering
- Chain of Thought
- Moduswechsel
- Rollenzuweisung
- Prompt-Objekt
- Prompt-Vorlage
- Structured IO
- Prompt Chaining
- Prompt Rewriter
- Response Fencing
- Query-Analyzer
- Query Rewriter
- Ventriloquist
- Diskrete Komponenten
- Prädikat
- API-Fassade
- Result Interpreter
- Virtuelle Maschine
- Spezifikation und Testing
- Human In The Loop (HITL)
- Übergeordnete Muster
- Eskalation
- Feedback-Schleife
- Passive Informationsabstrahlung
- Kollaborative Entscheidungsfindung (CDM)
- Kontinuierliches Lernen
- Ethische Überlegungen
- Technologische Fortschritte und Zukunftsausblick
- Intelligente Fehlerbehandlung
- Traditionelle Fehlerbehandlungsansätze
- Kontextuelle Fehlerdiagnose
- Intelligente Fehlerberichterstattung
- Prädiktive Fehlervermeidung
- Intelligente Fehlerbehebung
- Personalisierte Fehlerkommunikation
- Adaptiver Fehlerbehandlungs-Workflow
- Qualitätskontrolle
- Eval
- Schutzmechanismus
- Guardrails und Evaluierungen: Zwei Seiten derselben Medaille
- Glossar
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