RBA0342 Im Fokus: "Generative KI mit Python" (Gollnick) - Rheinwerk
Die Episode bespricht Bert Gollnicks Buch „Generative KI mit
Python“, das Vektordatenbanken und LLMs für Juristen und
Datenschützer ohne Programmierkenntnisse behandelt, sowie
praktische Anleitungen zu RAG und Datensicherheit bietet.
21 Minuten
Podcast
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Beschreibung
vor 1 Monat
In dieser Episode widmen wir uns einem sehr technischen Buch, das
tief in die Welt der generativen KI mit Python eintaucht. Das Buch,
verfasst von Bert Gollnick, trägt den Titel „Generative KI mit
Python“ und behandelt vor allem maßgeschneiderte Anwendungen
mithilfe von Vektordatenbanken und großen Sprachmodellen (LLMs).
Der Diskurs dreht sich darum, wie Juristen, Datenschützer und
KI-Beauftragte von diesen Technologien profitieren können, ohne
dabei selbst Programmierer zu sein. Wir erörtern die Notwendigkeit,
sich mit der Funktionsweise von KI-Systemen auseinanderzusetzen,
insbesondere im Hinblick auf den Umgang mit sensiblen Daten.
Während wir die Vorzüge und Herausforderungen herkömmlicher
KI-Anwendungen, wie etwa ChatGPT, besprechen, beleuchten wir die
Idee, ein eigenes LLM im eigenen Rechenzentrum zu betreiben. Dies
ermöglicht Unternehmen, ihre Daten zu schützen und maßgeschneiderte
Antworten basierend auf firmeneigenen Dokumenten zu generieren,
statt auf das allgemeine Wissen globaler KI-Modelle
zurückzugreifen. Das Buch bietet nicht nur einen technischen
Überblick, sondern auch eine herausragende Anleitung, wie man ein
Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System aufbaut. Wir
diskutieren den Mehrwert solcher Systeme, die in der Lage sind,
spezifische Informationen aus unternehmenseigenen Datenbanken
abzurufen und diese mit den generativen Fähigkeiten der KI zu
kombinieren. Die Komplexität des Themas wird jedoch als nicht
unüberwindbar dargestellt; ein Informatikstudent im dritten
Semester sollte in der Lage sein, solche Systeme zu entwickeln,
sofern er die Grundlagen kennt. Dieser Dialog führt uns durch die
diversen Kapitel des Buches, von den grundlegenden Prinzipien der
generativen KI bis hin zu anspruchsvolleren Themen wie Prompt
Engineering und sicherheitsrelevanten Aspekten der KI-Anwendungen.
Auch für Nicht-Programmierer eignet sich das Buch hervorragend, da
es die komplexen Konzepte verständlich und nachvollziehbar erklärt,
ohne in technische Fachterminologie abzudriften. Jeder, der im
Bereich Datenschutz oder KI-Management tätig ist, findet hier
wertvolle Informationen, um die eigenen Kenntnisse zu erweitern.
Abschließend wird die Relevanz des Buches für verschiedene
Zielgruppen, einschließlich Juristen und KI-Beauftragten,
hervorgehoben. Das Buch liefert nicht nur theoretisches Wissen,
sondern auch praktische Anleitungen und ermöglicht es den Lesern,
sich in der dynamischen Welt der KI effektiver zu orientieren. Der
Verlag und der Autor verdienen Lob für diese rechtzeitige
Veröffentlichung zu einem hochaktuellen Thema in der IT-Welt, das
sich ständig weiterentwickelt. Ein kleinerer Kritikpunkt an dem
Titel des Buches wird ebenfalls angebracht, um dessen tatsächlichen
Inhalt besser zu reflektieren – ein Aspekt, der für die Leser von
Bedeutung sein könnte.
tief in die Welt der generativen KI mit Python eintaucht. Das Buch,
verfasst von Bert Gollnick, trägt den Titel „Generative KI mit
Python“ und behandelt vor allem maßgeschneiderte Anwendungen
mithilfe von Vektordatenbanken und großen Sprachmodellen (LLMs).
Der Diskurs dreht sich darum, wie Juristen, Datenschützer und
KI-Beauftragte von diesen Technologien profitieren können, ohne
dabei selbst Programmierer zu sein. Wir erörtern die Notwendigkeit,
sich mit der Funktionsweise von KI-Systemen auseinanderzusetzen,
insbesondere im Hinblick auf den Umgang mit sensiblen Daten.
Während wir die Vorzüge und Herausforderungen herkömmlicher
KI-Anwendungen, wie etwa ChatGPT, besprechen, beleuchten wir die
Idee, ein eigenes LLM im eigenen Rechenzentrum zu betreiben. Dies
ermöglicht Unternehmen, ihre Daten zu schützen und maßgeschneiderte
Antworten basierend auf firmeneigenen Dokumenten zu generieren,
statt auf das allgemeine Wissen globaler KI-Modelle
zurückzugreifen. Das Buch bietet nicht nur einen technischen
Überblick, sondern auch eine herausragende Anleitung, wie man ein
Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System aufbaut. Wir
diskutieren den Mehrwert solcher Systeme, die in der Lage sind,
spezifische Informationen aus unternehmenseigenen Datenbanken
abzurufen und diese mit den generativen Fähigkeiten der KI zu
kombinieren. Die Komplexität des Themas wird jedoch als nicht
unüberwindbar dargestellt; ein Informatikstudent im dritten
Semester sollte in der Lage sein, solche Systeme zu entwickeln,
sofern er die Grundlagen kennt. Dieser Dialog führt uns durch die
diversen Kapitel des Buches, von den grundlegenden Prinzipien der
generativen KI bis hin zu anspruchsvolleren Themen wie Prompt
Engineering und sicherheitsrelevanten Aspekten der KI-Anwendungen.
Auch für Nicht-Programmierer eignet sich das Buch hervorragend, da
es die komplexen Konzepte verständlich und nachvollziehbar erklärt,
ohne in technische Fachterminologie abzudriften. Jeder, der im
Bereich Datenschutz oder KI-Management tätig ist, findet hier
wertvolle Informationen, um die eigenen Kenntnisse zu erweitern.
Abschließend wird die Relevanz des Buches für verschiedene
Zielgruppen, einschließlich Juristen und KI-Beauftragten,
hervorgehoben. Das Buch liefert nicht nur theoretisches Wissen,
sondern auch praktische Anleitungen und ermöglicht es den Lesern,
sich in der dynamischen Welt der KI effektiver zu orientieren. Der
Verlag und der Autor verdienen Lob für diese rechtzeitige
Veröffentlichung zu einem hochaktuellen Thema in der IT-Welt, das
sich ständig weiterentwickelt. Ein kleinerer Kritikpunkt an dem
Titel des Buches wird ebenfalls angebracht, um dessen tatsächlichen
Inhalt besser zu reflektieren – ein Aspekt, der für die Leser von
Bedeutung sein könnte.
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