🤖 GenAI Lib - Kursbibliothek Generative KI

Diese Bibliothek stellt Hilfsmittel und Funktionen für den Kurs "Generative KI" bereit. Sie erleichtert Teilnehmer:innen den Einstieg und die praktische Anwendung generativer KI-Technologien in Google Colab-Umgebungen.

1. 📦 Installation

Die Bibliothek ist für die Installation in Google Colab-Umgebungen optimiert:

!uv pip install -q git+https://github.com/ralf-42/Python_modules

Nach der Installation können die Module importiert werden:

from genai_lib.utilities import setup_api_keys, install_packages
from genai_lib.llm_basics import setup_ChatOpenAI
from genai_lib.show_md import show_title, show_info

2. 🏗️ Architektur und Module

Die Bibliothek besteht aus modularen Hilfsdateien im genai_lib/ Verzeichnis:

• utilities.py - Kernfunktionen für Umgebungssetup, API-Schlüssel-Verwaltung, Paketinstallation und Antwortverarbeitung
• llm_basics.py - Grundlegende LLM-Setup-Funktionen, hauptsächlich für ChatOpenAI-Konfiguration
• chromadb_statistics.py - Umfassende ChromaDB-Analyse und Statistik-Modul mit detaillierter Collection-Analytik
• prepare_prompt.py - PREPARE-Framework-Implementierung für strukturierte Prompt-Entwicklung
• show_md.py - Jupyter Notebook Display-Utilities für formatierte Markdown-Ausgabe

3. 📋 Abhängigkeiten

Die Bibliothek benötigt folgende LangChain- und KI-bezogene Pakete:

• langchain_openai
• langchain-community
• langchain-text-splitters
• langchain_experimental
• langchain-ollama
• chromadb

Eine vollständige Liste der Abhängigkeiten finden Sie in der requirements.txt.

4. 🚀 Wichtige Funktionen

API-Schlüssel-Verwaltung

• setup_api_keys() - Richtet API-Schlüssel aus Google Colab userdata für OpenAI, Anthropic, Hugging Face ein
• install_packages() - Installiert automatisch benötigte Pakete, falls nicht verfügbar

ChromaDB-Analyse

Das chromadb_statistics.py Modul bietet umfassende Datenbankanalyse:

• display_chromadb_statistics() - Vollständige Datenbankstatistik-Übersicht
• analyze_collection() - Detaillierte Analyse einzelner Collections
• get_collection_chunks() - Abrufen und Untersuchen einzelner Chunks
• Interaktives CLI-Menü mit über 10 Analyseoptionen

LLM-Utilities

• setup_ChatOpenAI() - Schnelles ChatOpenAI-Setup mit Standardparametern (gpt-4o-mini, temp=0.0)
• process_response() - Strukturierte Informationen aus LLM-Antworten extrahieren inkl. Token-Verwendung

Display-Utilities

• mprint() / show_md() - Markdown-Anzeige in Notebooks
• show_title(), show_info(), show_warning(), show_success() - Formatierte Benachrichtigungsfunktionen

5. 💡 Verwendung

Typische Verwendung in Google Colab-Lernumgebungen:

1. Installation über uv pip in Colab
2. Import der Utilities: from genai_lib.utilities import setup_api_keys, install_packages
3. Umgebungssetup mit setup_api_keys(["OPENAI_API_KEY", "ANTHROPIC_API_KEY"])
4. Verwendung der Module für Kursübungen mit LangChain und ChromaDB

6. 🛠️ Entwicklung

Build und Installation

# Installation im Entwicklungsmodus
pip install -e .

# Paket erstellen
python setup.py sdist bdist_wheel

Modulausführung

Einzelne Module können direkt ausgeführt werden:

python genai_lib/chromadb_statistics.py  # Interaktives ChromaDB-Analyse-Tool
python genai_lib/llm_basics.py          # LLM-Modellattribute anzeigen

7. 📁 Dateiorganisation

Python_modules/
├── genai_lib/
│   ├── __init__.py          # Leerer Modul-Initializer
│   ├── utilities.py         # Kern-Utilities (258 Zeilen)
│   ├── llm_basics.py        # LLM-Setup-Funktionen (39 Zeilen)  
│   ├── chromadb_statistics.py # ChromaDB-Analyse-Tool (1038 Zeilen)
│   ├── prepare_prompt.py    # PREPARE-Framework (30 Zeilen)
│   └── show_md.py          # Display-Utilities (61 Zeilen)
├── README.md
└── setup.py

8. 📄 Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz. Die Kursmaterialien können frei verwendet, modifiziert und weiterverbreitet werden.

MIT License - Copyright (c) 2025 Ralf

Weitere Details finden Sie in der LICENSE-Datei.