Praxiseinstieg Large Language Models

KAPITEL 3

Erstes Prompt Engineering und ein Chatbot mit ChatGPT

In Kapitel 2 haben wir ein asymmetrisches semantisches Suchsystem entwickelt, das sich die Leistungsfähigkeit von Large Language Models zunutze macht, um schnell und effizient relevante Dokumente durch Abfragen in natürlicher Sprache mithilfe LLM-basierender Embedding-Engines zu finden. Das System ist in der Lage, die Bedeutung hinter den Abfragen zu verstehen und genaue Ergebnisse abzurufen. Das verdankt es dem Vortraining der LLMs mit riesigen Textmengen. In diesem Kapitel erstellen wir einen Chatbot, der auf ChatGPT und GPT-4 aufsetzt und die API nutzt, die wir im letzten Kapitel aufgebaut haben.

Um eine effektive LLM-basierte Anwendung aufzubauen, ist allerdings unter Umständen ...