LLM Function Calling: Verbinden Sie AI mit APIs und Datenbanken

Large Language Models sind leistungsstark, aber sie werden erst dann wirklich transformativ, wenn sie mit der Außenwelt interagieren können. Wenn Sie über die einfache Textgenerierung hinausgehen und Anwendungen erstellen möchten, die Echtzeitdaten abrufen, Aktionen ausführen und Datenbanken abfragen können, müssen Sie function calling verstehen. Dieser Kurs lehrt Sie, wie Sie LLMs mit externen APIs und Diensten unter Verwendung moderner tool use Techniken verbinden. Sie lernen die grundlegenden Konzepte der AI-Anwendungsentwicklung kennen, die es Ihnen ermöglichen, intelligente Workflows zu entwerfen, die externe Daten sicher lesen, verarbeiten und darauf reagieren können. Was Sie lernen werden: • Grundlegende Konzepte von LLMs, function calling und AI agents verstehen • System-Prompts entwerfen und formatieren, um externe Tools zuverlässig auszulösen • Sprachmodelle mit externen REST APIs verbinden, um Echtzeitdaten abzurufen • Grundlegende Retrieval-Augmented Generation (RAG) Muster anwenden, um mit Datenbanken zu interagieren • JSON-Payloads sicher zwischen dem Modell und Ihrem Backend strukturieren und parsen • Textbasierte AI-Workflows erstellen, die mehrere Funktionen miteinander verketten Der Kurs beginnt mit essenzieller AI-Terminologie und grundlegendem Prompt Engineering, bevor er zu praktischen, schriftlichen Übungen zur Strukturierung von function calls übergeht. Sie werden Schritt-für-Schritt-Text-Tutorials durchlaufen, die erklären, wie man Sprachmodelle in verschiedene Backend-Dienste integriert. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger und angehende Entwickler, die die AI-Integration von Grund auf lernen möchten, wobei keine vorherige Machine Learning-Erfahrung erforderlich ist. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Leistungsfähigkeit von LLM tool use freizuschalten und Ihre erste intelligente Backend-Integration zu erstellen.