Künstliche Intelligenz
LLMs integrieren: Muster, die in Produktion bestehen
Praktische Muster für zuverlässige, kosteneffiziente LLM-Funktionen: Prompt-Engineering, Streaming, strukturierte Ausgaben, Fallbacks und Kosten.
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AI
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Künstliche Intelligenz
KI-gestützte Code-Review-Assistenten mit LLM-APIs entwickeln
Entwickle einen Code-Review-Assistenten, der sich in CI einklinkt, Pull Requests per LLM-API auf Bugs und Sicherheitslücken prüft und im PR kommentiert.
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Künstliche Intelligenz
RAG-Systeme bauen, die wirklich funktionieren
Praktischer Leitfaden für produktive RAG-Systeme mit fundierten Antworten: Embeddings, Vektordatenbank, Chunking, Reranking und Evaluierung.
·5 Min. Lesezeit
Künstliche Intelligenz
Fine-Tuning von Sprachmodellen mit domänenspezifischen Daten
Feintuning von Sprachmodellen mit LoRA und QLoRA: Datensatzvorbereitung, Trainingsstrategien und Evaluierung — Spezialisten ohne riesiges Compute-Budget.
·6 Min. Lesezeit
Künstliche Intelligenz
Retrieval-Augmented Generation: RAG-Pipelines, die tragen
Baue effektive RAG-Pipelines mit TypeScript: Chunking, Embeddings, Feintuning der Vektorsuche, Prompt-Konstruktion und Evaluation der Retrieval-Qualität.
·5 Min. Lesezeit
Künstliche Intelligenz
Prompt-Engineering-Patterns für Produktionsanwendungen
Systematische Prompt-Patterns für produktive LLM-Anwendungen: strukturierte Ausgaben, Chain-of-Thought, Few-Shot-Kalibrierung, Versionierung, Evals.
·5 Min. Lesezeit
Künstliche Intelligenz
Leitfaden zur Auswahl von Vektordatenbanken für KI-Anwendungen
Vergleich von Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus und pgvector für KI-Anwendungen: Indexierung, Abfrageleistung, Filterung, Betriebskomplexität.
·4 Min. Lesezeit
Künstliche Intelligenz
Evaluierungsframeworks für LLM-Anwendungen aufbauen
Systematische Evaluierungs-Pipelines für LLM-Anwendungen: automatisierte Metriken, menschliche Bewertung, Regressionstests, Prompt-Versionierung.
·5 Min. Lesezeit
Künstliche Intelligenz
Generative KI zur Automatisierung von Code Reviews
Wie man LLMs in Code-Reviews einbindet: Review-Bots, Prompt-Muster zum Bug-Finden, Sicherheitsanalysen und die Balance mit menschlichem Urteil.
·5 Min. Lesezeit
Künstliche Intelligenz
Vektordatenbanken und Ähnlichkeitssuche
Praktischer Leitfaden zu Vektordatenbanken für Ähnlichkeitssuche: Embeddings, Indexierungsstrategien, Distanzmetriken und die Wahl des Systems.
·5 Min. Lesezeit
Künstliche Intelligenz
NLP-Pipelines für Produktionsanwendungen
Wie man produktionsreife NLP-Pipelines baut: Textvorverarbeitung, Tokenisierung, Embeddings, Klassifikation und Entitätsextraktion.
·5 Min. Lesezeit
Künstliche Intelligenz
Eine Recommendation Engine bauen: Die Grundlagen
Eine praktische Einführung in Empfehlungssysteme: Collaborative Filtering, Content-based Filtering und hybride Ansätze, in TypeScript umgesetzt.
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