LLMs im Unternehmen: So entwickeln Sie Ihre individuelle KI-Lösung (Entwickler)

Grundlagen der KI-Entwicklung

• Einführung in LLM und ihre Einsatzmöglichkeiten in Unternehmen
• Überlegungen zur Technologie: Welches Modell passt zu Ihrem Unternehmen?
• Anwendungspotenziale: Automatisierung, Wissensmanagement und Prozessoptimierung
• Best Practices und Architektur für eine erfolgreiche Implementierung

Anpassung und Integration von LLM

• Wie Sie ein LLM auf Ihre Unternehmensbedürfnisse abstimmen
• Datenaufbereitung und Integration: So machen Sie Ihre Daten fit für die KI
• Fine-Tuning und maßgeschneiderte Modellentwicklung

Praktische Anwendung und Tools

• Praxisübungen: Erstellen eines funktionalen Prototyps für Ihre spezifischen Anforderungen
• Tools und Technologien: Python, API-Integration und Open-Source-Modelle
• Prozessautomatisierung: Wie Sie mit KI gängige Arbeitsabläufe effizienter gestalten

Fortgeschrittene Techniken: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• Integration von Unternehmensdaten in Ihre KI-Modelle
• Verbesserung der KI-Leistung durch gezielte Datenbereitstellung und Modellanpassung
• Die Rolle von RAG bei der intelligenten Datenabfrage und -verarbeitung

Deployment und Skalierung Ihrer Lösung

• Von der Entwicklung zum Einsatz: Integration in Ihre bestehenden Systeme
• Auswahl der geeigneten Infrastruktur für Ihre Lösung: Cloud vs. On-Premise
• Skalierbarkeit und Weiterentwicklung: So wächst Ihre KI mit Ihrem Unternehmen