Mit der rasanten Entwicklung von generativen KI-Produkten wie ChatGPT und Copilot geht die künstliche Intelligenz von der traditionellen Datenanalyse und Vorhersage in eine neue Phase, in der sie Inhalte erstellen kann. Heute kann KI nicht nur Text, Bilder und Code erzeugen, sondern auch Unternehmen bei der Wissensverwaltung, der Automatisierung von Prozessen und intelligenten Entscheidungsfindungen helfen. Für Entwickler ist das Erstellen von Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLM) zu einem wichtigen Bestandteil der zukünftigen technologischen Wettbewerbsfähigkeit geworden.
Ein Open-Source - Projekt von Microsoft Generative AI für Anfänger.Es handelt sich dabei um einen generativen KI-Einführungskurs für Anfänger. Das Projekt wird vom Microsoft Cloud Advocates-Team gepflegt und auf GitHub gehostet und soll Lernenden ohne Erfahrung in der Entwicklung generativer KI dabei helfen, von Grundkonzepten zu den Kerntechnologien wie Prompt Engineering, LLM-Anwendungsentwicklung, RAG und AI-Agenten zu gelangen.
Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der generativen KI und der großen Sprachmodelle, einschließlich Grundlagen wie der LLM Sprache versteht, wie Token funktionieren und warum Modelle "Halluzinationen" erzeugen können. Durch diese Inhalte können die Lernenden ein ganzheitliches Verständnis der Technologien hinter KI-Produkten wie ChatGPT aufbauen, anstatt sich auf der Ebene der einfachen Verwendung von Tools zu verweilen.
Nachdem Sie die Grundkonzepte beherrscht haben, konzentrieren sich die Kurse auf Prompt Engineering. Qualitativ hochwertige KI-Ausgabe hängt häufig von einem klaren Anweisungsdesign ab, und eine gute Aufforderung muss normalerweise Rollen, Aufgaben, Hintergrund, Einschränkungen und Ausgabeformate enthalten. Anstatt einfach zu bitten, „einen Marketingplan zu schreiben", sagen Sie beispielsweise AI: „Sie sind Marketing-Experten, entwerfen Sie bitte ein drei-monatiges Marketingplan für ein KI-Software - Unternehmen mit Budget, Kanälen und KPI." Diese strukturierte Kommunikationsmethode kann die Qualität der Modell-Ausgabe deutlich verbessern.
Anschließend geht der Kurs in die praktische Entwicklungsphase und führt die Lernenden dazu, große Sprachmodelle mit API aufzurufen und Anwendungen wie Textgenerierungstools, intelligente Chatbots und andere zu erstellen. Die Lernenden lernen die grundlegende Architektur einer KI-Anwendung kennen: Benutzer geben Anfragen ein, die Anwendung verarbeitet Prompt, ruft LLM-Dienste auf, das Modell generiert Ergebnisse und gibt es an den Benutzer zurück. Dies ist auch die grundlegende Implementierungsmethode für eine große Anzahl von KI-Produkten.
Ein weiterer Schwerpunkt des Kurses ist RAG (Retrieval-Augmented Generation). Da das große Sprachmodell keine natürlichen Kenntnisse über interne Unternehmensdaten hat, ermöglicht die RAG-Technologie KI, Fragen basierend auf Unternehmensdokumentationen, Produktdaten und technischen Handbüchern zu beantworten, indem sie eine externe Wissensdatenbank verbindet. Die grundlegenden Prozesse umfassen die Dokumentenverarbeitung, Textsegmentierung, vektorisierte Speicherung, die Abruf von relevanten Inhalten und die Generierung von Antworten in Verbindung mit großen Modellen. Gegenwärtig werden Anwendungen wie Unternehmenswissenassistent, intelligenter Kundenservice, internes Suchsystem und andere Anwendungen in großem Umfang dieses technischen Schemas verwendet.
Neben Text-Anwendungen werden künftige Entwicklungsrichtungen wie Multimodale KI, Function Calling und AI-Agents vorgestellt. Mit Function Calling kann KI externe Tools aufrufen, wie zum Beispiel Datenbanken abfragen, auf Wetterinterfaces zugreifen oder Geschäftsvorgänge ausführen; AI-Agenten versorgen Modelle mit der Möglichkeit, Aufgaben zu planen, Tools aufzurufen und komplexe Ziele zu erreichen. Beispielsweise kann ein Reiseassistent Agent automatisch Informationen zu Zielen abfragen, Hotels vergleichen, Routen planen und Reisepläne erstellen.
Generative AI for Beginners hat den Vorteil, dass es sich nicht um eine Theorie handelt oder um eine einfache Einführung in ein KI-Tool, sondern um einen vollständigen Lernweg handelt:
Grundlagen für generative KI → Verständnis von großen Sprachmodellen → Prompt Engineering → API-Entwicklung → Chat-Anwendungen → RAG-Wissensdatenbank → AI-Agenten → Entwicklung von praktischen Anwendungen
Für Programmierer hilft dieser Kurs einen schnellen Einstieg in die KI-Anwendungsentwicklung, für Produktmanager die technische Logik hinter KI-Produkten zu verstehen und für Studenten und Technologie-Enthusiasten eine Route zum systematischen Lernen der generativen KI.
Generative KI verändert die Art und Weise, wie Softwareentwicklung durchgeführt wird. Software-Ingenieure von morgen müssen nicht nur Code schreiben können, sondern auch verstehen, wie man KI-Workflows entwerfen, Datenressourcen verbinden und Modellfähigkeiten nutzen kann, um neue Anwendungen zu entwickeln. Der größte Wert von Generative AI for Beginners besteht darin, den Lernenden zu helfen, den Übergang vom „Verwenden von KI" zum „Erstellen von KI-Anwendungen" zu vollenden, und ist ein ausgezeichneter Einstieg in den Bereich der generativen KI.