Künstliche Intelligenz
LLMs integrieren: Muster, die in Produktion bestehen
Praktische Muster für zuverlässige, kosteneffiziente LLM-Funktionen: Prompt-Engineering, Streaming, strukturierte Ausgaben, Fallbacks und Kosten.
·3 Min. Lesezeit
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LLM
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Künstliche Intelligenz
RAG in Produktion: Vom Retrieval zur präzisen Antwort
Baue produktionsreife RAG-Pipelines, die echten Kontext abrufen und präzise antworten: Chunking, Embeddings, Vektorsuche, Re-Ranking, Evaluation.
·4 Min. Lesezeit
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.
·4 Min. Lesezeit
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
LLM-Ausgabequalität bewerten: Metriken und Testframeworks
Praktischer Leitfaden für Evaluations-Pipelines von LLM-Features: semantische Ähnlichkeit, Verhaltenstests, Regressionserkennung, Quality Gates.
·4 Min. Lesezeit
Künstliche Intelligenz
Prompt Engineering für die Codegenerierung
Praktischer Leitfaden für Prompts, die zuverlässigen, produktionsreifen Code liefern: strukturiertes Prompting, Few-Shot, Chain-of-Thought, Evaluierung.
·6 Min. Lesezeit
Künstliche Intelligenz
RAG-Pipelines bauen, die wirklich funktionieren
Praxisnaher Leitfaden für zuverlässige RAG-Systeme: Chunking, Embedding-Modelle, Vektordatenbanken und die Retrieval-Muster jenseits des Prototyps.
·6 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
Evaluierungsframeworks für LLM-Anwendungen aufbauen
Systematische Evaluierungs-Pipelines für LLM-Anwendungen: automatisierte Metriken, menschliche Bewertung, Regressionstests, Prompt-Versionierung.
·5 Min. Lesezeit
Künstliche Intelligenz
Produktionsreife RAG-Pipelines mit LangChain entwickeln
Entwirf RAG-Pipelines jenseits einfacher Demos: Chunking-Strategien, Embedding-Optimierung, Reranking und Evaluationsmetriken für die Produktion.
·5 Min. Lesezeit