Context Engineering: Verwalten von Speicher und Werkzeugen in KI-Anwendungen

Da sich KI-Anwendungen weiterentwickeln, reichen einfache Prompts nicht mehr aus, um wirklich intelligente Systeme zu entwickeln. Um zuverlässige KI-Agenten und -Assistenten zu erstellen, müssen Entwickler das Kontext-Engineering beherrschen – die Kunst der Verwaltung von Modellspeicher, Token-Fenstern und der Integration externer Werkzeuge. Dieser Kurs führt Sie von den grundlegenden Prinzipien des KI-Kontexts bis zur Implementierung ausgefeilter Speicher-Muster. Sie werden vom einfachen Prompting zur Strukturierung reichhaltiger Kontextumgebungen übergehen, wodurch Ihre KI-Systeme frühere Interaktionen speichern und autonom Echtzeitdaten abrufen können. Was Sie lernen werden: - Verstehen der Kernmechanismen von Kontextfenstern, Token-Limits und Systemanweisungen. - Entwerfen zustandsbehafteter KI-Anwendungen mithilfe von Konversationsverlauf und Speicherverwaltungsstrategien. - Integrieren externer APIs und Datenbanken mithilfe moderner Funktionsaufruf- und Werkzeugnutzungsmuster. - Implementieren von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Konzepten, um Modelle mit externem Wissen zu verbinden. - Optimieren der Kontext-Effizienz zur Reduzierung von Latenz und Rechenkosten. - Üben der Strukturierung komplexer Kontext-Payloads durch schrittweise schriftliche Übungen. Sie beginnen mit der Untersuchung grundlegender KI-Terminologie und wie Modelle Eingaben verarbeiten, bevor Sie zu praktischen Techniken für die Verwaltung von Speicher und die Integration von Werkzeugen übergehen. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, angehende Prompt-Ingenieure und technisch versierte Anfänger, die über einfache Prompts hinausgehen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse im fortgeschrittenen KI-Engineering erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um das volle Potenzial kontextbezogener KI-Systeme zu erschließen.