Lernpfad KI-Engineering
Eigene Projekte und technische Erkundung. Implementierte Funktionen belegen keine validierte Produktionsreife.
Projekt 01 · Computer Vision & Multimodal
Smart Inspector
Azure-OpenAI-Bildanalyse mit Pillow-Prüfung und Metadatenbereinigung. Preis- und Linkfelder stammen vom Modell, nicht aus einer aktuellen Produktsuche.
Projekt 02 · Konversationelle KI & RAG
Support Bot
Foundry-Antworten auf Basis einer lokalen FAQ. Zurückgegebene PII-Entitäten werden maskiert; die Originalfrage geht weiterhin an Azure. Keine Vektorsuche oder dauerhafte Konversationen.
Projekt 03 · Prompt Engineering & Content-Generierung
Prompt Forge
Azure-OpenAI-Generierung mit verpflichtender Content Safety im Produktionsmodus und begrenzter Entwicklungsheuristik. Anfrageverlauf im Browserzustand.
Projekt 04 · Wissensbasis & RAG
pocketRag
PDF-, Markdown-, TXT- und DOCX-Import; SQLite/NumPy-Retrieval und Azure-Embeddings/Generierung. Besitzerbezogene Uploads verfallen standardmäßig nach 30 Minuten.
Projekt 05 · Autonome Agenten & Tool Calling
Agentic Workflow
Offline-Planer oder Azure-Modell mit Rechner, Beispieldaten und freigabepflichtigen simulierten Benachrichtigungen. Token-geschützte Sitzungen im Arbeitsspeicher.
Projekt 06 · KI-Agenten & MCP
Agent Workspace
Offline- oder Foundry-Adapter. Besitzerbezogene Konversationen im Speicher oder optional Cosmos DB; MCP-Aufgaben und Notizen nutzen einen gemeinsamen Datenspeicher.
Projekt 07 · Multi-Agenten-Systeme & Orchestrierung
Brief Generator
Offline-Beispiele oder Azure-Generierung. Keine Webrecherche oder unabhängige Faktenprüfung; Quellen und Kennzahlen sind Beispieldaten oder Modellausgaben. Verlauf im Prozessspeicher.
Projekt 08 · KI-Deployment, Observability & AIOps
AI Ops & Deployment Studio
Prozessinternes Labor mit Offline-Simulation oder Azure-Aufrufen, Fehlerszenarien und Sitzungsmetriken. Keine Infrastruktur-Bereitstellung oder Steuerung externen Produktivverkehrs.