Inhalte

1. Erstellen deines Kernels
In diesem Modul wird Semantic Kernel SDK vorgestellt. Erfahre, wie der Kernel Code mit großen Sprachmodellen verbindet, um Funktionen um generative künstlicher Intelligenz zu erweitern.

2. Erstellen von Plug-Ins für Semantic Kernel
In diesem Modul werden Plug-Ins für Semantic Kernel SDK untersucht. Erfahre, wie Plug-Ins für SDK verwendet werden, um angepasste Aufgaben auszuführen und intelligente Anwendungen zu erstellen.

3. Erweitern Ihrer AI-Agents mit Skills
In diesem Modul werden native Funktionen im Semantic Kernel SDK untersucht. Erfahre, wie native Funktionen angepasste Aufgaben ausführen können, wodurch dein AI-Agent effektiv eine „Fähigkeit“ erhält.

4. Verwenden intelligenter Plane
In diesem Modul werden verschiedene Möglichkeiten zum automatischen Aufrufen von Funktionen mithilfe von Semantic Kernel SDK eingeführt. Erfahre, wie Planer Pläne zum Ausführen von Aufgaben erstellen können und wie du Planer optimieren kannst, um die Leistung zu optimieren.

5. Geführtes Projekt – Erstellen eines AI-Reiseagenten
Dieses Modul führt dich durch die Schritte, die erforderlich sind, um ein Proof of Concept für einen AI-Reiseassistenten mit dem Semantic Kernel SDK zu entwickeln. Am Ende dieses Moduls stellst du eine kleine Chatbot-Anwendung fertig.

Dein Nutzen

Verstehen des Zwecks des Semantic Kernel
Verstehen der Grundlagen des Promptens
Erlernen von Techniken für effektivere Prompts
Verstehen des Zwecks von Semantic Kernel Plugins
Verwenden vorgefertigter Plugins und Erstellung eigener Plugins
Verstehen der nativen Funktionen im Semantic Kernel SDK
Erstellen von Plugins für native Funktionen
Kombinieren von Prompts mit nativen Funktionen
Verstehen der Planer im Semantic Kernel SDK
Verwenden von Planern zur Automatisierung von Funktionsaufrufen
Optimieren von Planern
Verwenden des Semantic Kernel SDK zum automatischen Aufrufen von Funktionen
Erstellen von Plugins für den Semantic Kernel
Erstellen von Prompts, um dem großen Sprachmodell (LLM) die besten Antworten zu entlocken
Manipulieren von LLM-Antworten, um die Ausführung von Code zu steuern
Automatisches Aufrufen der richtigen Plugins zur Erfüllung von Aufgaben