Im zweiten Teil der Reihe zu Multi-Agenten-Systemen werfen wir einen Blick auf LangGraph auf dem LangChain Ökosystem. LangGraph ermöglicht eine dynamische Kommunikation der Agenten die Mittels eines Graphen modelliert wird. Der Artikel vergleicht außerdem LangGraph mit AutoGen mit Blick auf Projektstatus, Nachrichtenfluss, Usability und Produktreife.
Der Blogpost diskutiert die Anwendung von Multi-Agenten-Systemen in der Künstlichen Intelligenz und ihre Implementierung mit Autogen, einem Framework für solche Systeme. Es werden die Bausteine von Multi-Agenten-Systemen erläutert und der Nutzen von mehreren, spezialisierten Agenten in bestimmten Aufgabenbereichen aufgezeigt. Das Konzept und die Verwendung von Autogen werden im Detail beleuchtet. Ebenfalls thematisiert werden die Herausforderungen bei der Steuerung von Informationsflüssen und die Notwendigkeit von spezialisierten Tools.
Erstmals durften wir bei den IT-Tagen 2023 im Dezember in Frankfurt dabei sein. Die Konferenz bietet einen vielfältigen Einblick in die IT-Welt, von Software-Architektur über Agile-Praktikten bis zum zu großen Sprachmodellen. Wir trugen mit zwei Vorträgen zu Unit-Testing und Personalisierung mit LLMs spannende Themen für Data Scientists bei.
Zur Verstärkung unserer Marketing-Teams suchen wir dich als Werkstudent*in Online-Marketing
At this year’s PyCon DE & PyData Berlin, we presented our learnings and experiences in two talks: Polars, an alternative data-wrangling library to the well-known Pandas library and in a second talk insights we gained from building an internal QA-Chat system, even before ChatGPT and it’s buzz started.
Mit unserem Training “Data Science für den Arbeitsalltag” möchten wir Unternehmen dabei unterstützen, Wissenslücken in der praktischen Umsetzung von Machine Learning Projekten zu schließen und ein gemeinsames Teamverständnis zu schaffen.
Neben beliebig kombinierbaren Einzel-Modulen bieten wir dafür eine Beratung für Ihre individuelle Data Challenge an.
Rückblick zur Konferenz DataLift Summit und Informationen zum dort gehaltenen Workshop zu visueller Datenexploration mit Python
Zur Verstärkung unserer Teams in Karlsruhe, Köln und Hamburg suchen wir Data Scientists / Data Engineers.
Die erfolgreiche Umsetzung von Daten-Projekten erfodert einen gekonnten Umgang mit den elementaren Werkzeugen. Für das Heise Machine Learning Sonderheft haben wir eine Einführung in PyData Tools wie NumPy, Pandas und Scikit-Learn geschrieben.
AutoML is the process of automatically applying machine learning to real world problems, which includes the data preparation steps such as missing value imputation, feature encoding and feature generation, model selection and hyper parameter tuning. Even though the research field on AutoML exists at least since its first dedicated workshop at ICML in 2014, real world usage just got applicable recently. This blog post compares the AutoML offerings of AWS, Google and Microsoft in a qualitative fashion.