GenAI Engineer – Conversational AI, RAG & Agentic AI

Skills erklärt

Generative AI

Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.

Conversational AI

Künstliche Intelligenz, die natürlichsprachige Gespräche mit Menschen führt; wird in Chatbots und virtuellen Assistenten eingesetzt, um Anfragen zu verstehen und zu beantworten.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Technik, die KI-Sprachmodelle mit externen Datenquellen verbindet, um präzisere und aktuelle Antworten zu generieren.

Agentic AI

Künstliche Intelligenz-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen können, ohne ständige menschliche Anleitung.

AI/ML Fundamentals

Grundlegende Konzepte und Techniken der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens, einschließlich Algorithmen und Datenverarbeitung.

LangChain

Framework zur Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs), das die Integration und Verkettung verschiedener KI-Komponenten vereinfacht.

LangGraph

Framework zur Orchestrierung von Workflows mit Large Language Models, das die Verwaltung von Agenten und deren Entscheidungspfaden ermöglicht.

Semantic Kernel

Framework von Microsoft zur Integration von KI-Modellen in Anwendungen durch strukturierte Prompt-Verwaltung und Plugin-Architektur.

CrewAI

Framework oder Tool zur Orchestrierung von mehreren KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen; ermöglicht automatisierte Workflows mit verteilten intelligenten Systemen.

Multi-Agent Systems

Softwarearchitektur, bei der mehrere autonome Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen; wird in Simulation, Optimierung und verteilten Systemen verwendet.

Agent orchestration

Automatisierte Koordination und Steuerung von Software-Agenten zur Ausführung komplexer, verteilter Aufgaben.

Agent registries

Verwaltungssysteme zur Registrierung und Verwaltung von automatisierten Agenten oder Diensten in IT-Infrastrukturen.

A2A Communication Protocols

Kommunikationsprotokolle für die direkte Maschine-zu-Maschine-Kommunikation (Application-to-Application), die den automatisierten Datenaustausch zwischen Systemen ermöglichen.

Embeddings

Mathematische Darstellung von Wörtern, Bildern oder anderen Daten als Vektoren; ermöglicht es Maschinen, Bedeutungen und Ähnlichkeiten zwischen Inhalten zu verstehen.

Vector Databases

Speichersysteme für hochdimensionale Vektoren; ermöglichen schnelle Ähnlichkeitssuchen und werden in KI- und Sucheanwendungen verwendet.

semantic search

Suchmethode, die die Bedeutung von Wörtern und Zusammenhängen versteht, statt nur nach exakten Worttreffern zu suchen.

Hybrid Search Architectures

Suchsysteme, die mehrere Suchmethoden kombinieren (etwa Volltextsuche und semantische Suche), um bessere Ergebnisse zu liefern.

Vector Search

Suchmethode, die Daten als mathematische Vektoren darstellt und Ähnlichkeiten findet; wird in KI-Anwendungen und Suchmaschinen für semantische Suche eingesetzt.

Document Ingestion Pipelines

Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung und Speicherung von Dokumenten aus verschiedenen Quellen in digitale Systeme.

Data Ingestion Pipelines

Automatisierte Prozesse zum Erfassen, Sammeln und Weiterleiten von Daten aus verschiedenen Quellen in Datenspeicher oder Analysesysteme. Sie bilden die Grundlage für Datenverarbeitung und Business Intelligence.

Chatbots

Softwareprogramme, die automatisiert Gespräche mit Nutzern führen, um Fragen zu beantworten oder Aufgaben auszuführen.

Copilots

KI-gestützte Assistenzsysteme, die Nutzer bei Aufgaben durch Vorschläge und Automatisierung unterstützen.

Virtual Assistants

Softwareprogramme oder KI-basierte Systeme, die Nutzer durch Spracherkennung oder Text bei Aufgaben und Informationen unterstützen.

Agent Governance

Regelwerk und Kontrollmechanismen zur Verwaltung und Überwachung von automatisierten Agenten oder Vertretern.

Agent Lifecycle Management

Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Agenten oder Vertretern von Erstellung bis Deaktivierung.

User Journey Mapping

Methode zur Visualisierung und Analyse der Schritte, die ein Nutzer bei der Interaktion mit einem Produkt oder Service durchläuft; wird eingesetzt, um Nutzererfahrung zu verstehen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren.

Intent Classification

Verfahren der künstlichen Intelligenz zur automatischen Kategorisierung von Nutzeräußerungen oder Texten nach ihrer beabsichtigten Bedeutung. Wird in Chatbots und Spracherkennungssystemen verwendet.

Intent Routing

Automatische Weiterleitung von Nutzeranfragen basierend auf ihrer erkannten Absicht an die richtige Abteilung oder das passende System. Wird in Customer-Service-Systemen und Chatbots verwendet.

Python

Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.

REST APIs

Schnittstellen zur Datenübertragung zwischen Softwaresystemen, die auf HTTP-Protokoll und standardisierten Webmethoden basieren.

Cloud-native Architectures

Softwarearchitektur-Ansatz, der Anwendungen speziell für Cloud-Umgebungen mit Containerisierung, Microservices und automatischer Skalierung entwickelt.

Azure OpenAI

Microsoft-Cloud-Service zur Nutzung von OpenAI-Sprachmodellen (wie GPT) über die Azure-Plattform.

AWS Bedrock

AWS-Service für die Nutzung von großen Sprachmodellen und generativer KI ohne eigene Infrastruktur betreiben zu müssen.

OpenAI

Unternehmen und Plattform, die KI-Modelle wie GPT entwickelt und bereitstellt, um Aufgaben wie Textgenerierung und Sprachverarbeitung zu automatisieren.

Anthropic Claude

KI-Sprachmodell des Unternehmens Anthropic, das für Textgenerierung, Analyse und Konversationen eingesetzt wird.

Google Gemini

KI-Sprachmodell von Google, das für Textgenerierung, Fragen beantworten und Inhaltsanalyse eingesetzt wird.

AI Governance

Rahmenwerk und Richtlinien zur Steuerung, Überwachung und Kontrolle von Künstlicher Intelligenz in Organisationen bezüglich Ethik, Sicherheit und Compliance.

Guardrails

Sicherheitsmechanismen oder Richtlinien, die verhindern, dass Systeme oder Prozesse außer Kontrolle geraten oder unerwünschte Zustände erreichen.

Evaluation frameworks

Strukturierte Rahmenwerke zur systematischen Bewertung und Analyse von Systemen, Prozessen oder Technologien anhand definierter Kriterien.

Human-in-the-Loop (HITL)

Methode, bei der Menschen in automatisierte Prozesse eingebunden sind, um Entscheidungen zu treffen oder Ergebnisse zu validieren; wird eingesetzt, um Genauigkeit und Kontrolle bei KI- oder Automatisierungssystemen zu erhöhen.

Pinecone

Cloud-basierte Vektordatenbank zur Speicherung und Abfrage von hochdimensionalen Daten, häufig für KI- und Machine-Learning-Anwendungen genutzt.

Weaviate

Open-Source-Vektordatenbank für die Speicherung und Abfrage von Vektoren und semantischen Daten, oft für KI-Anwendungen genutzt.

Qdrant

Vektorendatenbank-Software zur Speicherung und Suche von hochdimensionalen Daten, häufig für KI- und Machine-Learning-Anwendungen genutzt.

ChromaDB

Vektorendatenbank für die Speicherung und Abfrage von Embeddings und semantischen Daten; wird in KI- und Machine-Learning-Anwendungen zur Ähnlichkeitssuche und Kontextverarbeitung genutzt.

Azure AI Search

Cloud-Service von Microsoft zum Durchsuchen und Analysieren großer Datenmengen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning.

MCP (Model Context Protocol)

Protokoll zur standardisierten Kommunikation zwischen KI-Modellen und externen Systemen oder Datenquellen.

MLOps

Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.

LLMOps

Operationalisierung und Verwaltung von Large Language Models in Produktionsumgebungen, ähnlich wie DevOps für KI-Modelle.

CI/CD

Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.

Observability Frameworks

Softwaretools und Frameworks zur Überwachung und Analyse von Systemverhalten durch Metriken, Logs und Traces, um Probleme zu erkennen.

Prompt Engineering

Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.

AI Model Evaluation

Prozess zur Bewertung der Leistung und Qualität von trainierten KI-Modellen anhand von Metriken und Testdaten.

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