Artikelserie
5 Teile in dotnetpro
Auftakt der Serie „KI und Data“: welche Rolle Künstliche Intelligenz und Daten heute für die Wertschöpfung spielen, warum die Datenqualität entscheidet und wo die Integration generativer Modelle in der Praxis noch hakt.
KI · Datenanalyse
Der zweite Teil der Reihe erklärt die grundlegende Funktionsweise von Sprachmodellen und ihre historische Entwicklung, mit Fokus auf generative Modelle. Er zeigt, wie diese Technologien in der Praxis ankommen und welchen messbaren Nutzen sie heute schon bieten.
KI
Sprachmodelle können mehr als Texte schreiben: Ein reales Anwendungsbeispiel zeigt, wie Vision-Language Models mit einem Prompt und strukturierter Ausgabe eine konkrete Anforderung mit wenig Aufwand erfüllen.
KI
Um spezifischere Anforderungen zu erfüllen, brauchen Sprachmodelle etwas „Nachhilfe“. Zwei Methoden hierfür sind Fine-Tuning und Retrieval-Augmented Generation (RAG).
KI · .NET
Wie sich RAG-Systeme im Microsoft-Ökosystem umsetzen lassen: Am Beispiel eines internen FAQ-Systems mit 500 Dokumenten zeigt der fünfte Teil, wie Azure OpenAI, Azure AI Search und Semantic Kernel zusammenspielen.
KI · .NET · Cloud
