Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln (Dpunkt.Verlag GmbH)
Februar 2025
Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln
„Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln“ von Olivier Caelen und Marie-Alice Blete ist für mich eines der fundiertesten und praxisnähesten Bücher, das sich mit der aktuellen KI-Revolution beschäftigt. Schon beim ersten Durchblättern wurde deutlich, dass dieses Werk kein reines Theoriehandbuch ist, sondern ein echter Werkzeugkasten für Entwickler und technische Enthusiasten, die mit GPT-Modellen produktive Anwendungen entwickeln möchten. Von der Einführung in die Basistechnologien bis hin zu komplexen Frameworks wie LangChain oder RAG – dieses Buch begleitet mich wie ein erfahrener Mentor durch sämtliche Entwicklungsphasen.
Struktur, die motiviert
Das Buch ist logisch und thematisch sehr klar gegliedert. Die ersten Kapitel helfen beim Einstieg in die Welt der generativen KI und erläutern die Unterschiede zwischen GPT-3.5, GPT-4 und dem ganz neuen GPT-4o. Diese Einführung war für mich als technikaffinen Leser besonders hilfreich, weil ich dadurch die rasante Entwicklung besser einordnen konnte. Zudem wird genau erklärt, wie die APIs von OpenAI funktionieren und wie man diese Schritt für Schritt in eigene Projekte integriert. Diese Praxisnähe zieht sich durch das gesamte Buch und macht es besonders wertvoll – nicht nur für Einsteiger, sondern auch für Fortgeschrittene.
Praxisbezug, der begeistert
Das Buch bietet eine Fülle an Beispielen und Übungen, die sich mit realen Anwendungsszenarien befassen. Ob Texterstellung, Chatbots, Content-Generatoren, automatisierte Übersetzungen, Dokumentenklassifikation oder Sentimentanalyse – ich konnte jedes Beispiel leicht nachbauen und in meine eigenen kleinen Projekte integrieren. Besonders spannend fand ich die Kapitel über Prompt Engineering und die Anwendung multimodaler Modelle. Hier zeigt sich, dass die Autoren tief in der Materie stecken und nicht nur an der Oberfläche kratzen.
Ein echtes Highlight war für mich der Teil zur sogenannten „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG), bei dem eigene Datensätze mit GPT-4 verknüpft werden. Dadurch entstehen Anwendungen, die nicht nur generieren, sondern auch fundiert begründen können. Das Buch beschreibt diesen komplexen Prozess in einer Weise, die ich sehr gut nachvollziehen konnte – ein echter Gewinn für mein technisches Verständnis.
Technologische Tiefe
Neben dem klassischen Einsatz von GPT via API werden auch modernere Tools wie LangChain und LlamaIndex behandelt. Diese Technologien ermöglichen es, Anwendungen modularer und skalierbarer zu bauen. Die Autoren erklären, wie man damit eigene KI-gestützte Tools, Assistenten und sogar komplexe Chatbots erstellt, die mit individuellen Datensätzen arbeiten können. Ich habe durch die Lektüre ein deutlich besseres Verständnis dafür bekommen, wie man die Kraft von GPT-4 auf konkrete Business-Cases anwendet – zum Beispiel in Kundenservice, Content-Marketing oder als internes Wissenssystem.
Codebeispiele und Glossar als praktische Helfer
Jedes Kapitel enthält Python-Code, der leicht verständlich und gut dokumentiert ist. Besonders praktisch: Die Codebeispiele stehen zusätzlich auf GitHub bereit, sodass ich nicht alles manuell abtippen musste. Auch das Glossar am Ende des Buchs hilft, wenn mal ein Begriff unklar ist. Für mich war das eine ideale Kombination aus Buch und digitalen Ressourcen.
Über die Autoren
Olivier Caelen bringt als Machine Learning Researcher bei Worldline nicht nur akademisches Wissen, sondern auch viel praktische Erfahrung in das Buch ein. Mit mehr als 40 Publikationen, sechs Patenten und einem tiefen Hintergrund in Statistik, Informatik und Machine Learning weiß er genau, worüber er schreibt. Seine Mitautorin Marie-Alice Blete ist Softwarearchitektin und Data Engineer und hat sich auf performante, latenzarme KI-Anwendungen spezialisiert. Ihre Expertise im industriellen Umfeld merkt man den praxisnahen Kapiteln deutlich an.
Ich finde es besonders wertvoll, dass beide Autoren nicht nur Entwickler, sondern auch Lehrende und Sprecher auf Konferenzen sind. Dieses didaktische Verständnis merkt man dem Buch in jeder Zeile an.
Für wen ist das Buch geeignet?
Wer als Python-Entwickler bereits ein Grundverständnis für APIs und Datenverarbeitung mitbringt, wird in diesem Buch einen reichen Schatz an Wissen finden. Es ist kein Grundlagenbuch im klassischen Sinne, aber für mich war es genau die richtige Mischung aus Theorie und Praxis. Auch Data Scientists, die sich verstärkt mit NLP befassen möchten, kommen voll auf ihre Kosten.
Für absolute Anfänger ist das Buch nur eingeschränkt geeignet, da ein gewisses Vorwissen im Umgang mit Python und JSON vorausgesetzt wird. Wer sich jedoch in die Welt der KI vertiefen will, wird dieses Buch nicht mehr aus der Hand legen.
Gestaltung und visuelle Eindrücke
Das Buch kommt im klassischen dpunkt.design daher: übersichtlich, klar, aufgeräumt. Das Cover ist modern und sachlich gestaltet, vermittelt sofort, dass es sich um ein Fachbuch handelt. Illustrationen oder Grafiken sind eher sparsam eingesetzt, was ich etwas schade finde. Manche Konzepte hätten durch visuelle Aufbereitung noch leichter zugänglich gemacht werden können. Dennoch ist der didaktische Aufbau stark genug, um auch ohne viele Bilder auszukommen.
Fazit: Ein praxisorientierter Meilenstein für Entwickler
„Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln“ hat mich auf ganzer Linie überzeugt. Es liefert genau das, was man als Entwickler oder Tech-affiner Leser in Zeiten der KI-Revolution braucht: fundiertes Wissen, klare Strukturen, praxisnahe Beispiele und moderne Tools. Die behandelten Themen sind topaktuell, der Schreibstil ist angenehm direkt und didaktisch durchdacht. Besonders überzeugt hat mich, wie das Buch nicht nur einzelne Technologien beschreibt, sondern konkrete Anwendungen aufzeigt, die sich im eigenen Berufsalltag umsetzen lassen.
Ich habe viel gelernt und bereits mehrere Tools auf Basis der Beispiele aus dem Buch gebaut. Für mich gehört dieses Werk zu den besten deutschsprachigen Fachbüchern im Bereich KI-Entwicklung – ein echtes Muss für alle, die mit GPT-4 und Co. ernsthaft arbeiten wollen.
