LLM
Alles Spezifische zur Arbeit mit Sprachmodellen: Modellvergleiche nach Kosten und Latenz, wann RAG besser passt als Fine-Tuning, und wie man verhindert, dass die Token-Rechnung beim Skalieren entgleist.
LLM-as-Judge: KI-Ausgabequalität in der Produktion automatisch bewerten
Praxisleitfaden zur Nutzung von LLMs als Qualitätsevaluatoren in der Produktion: Frameworks, Metriken, Code-Beispiele und häufige Fehler.
Vom Mega-Prompt zur Pipeline: wie wir einen KI-Prozess von 58s auf 14s gebracht haben
Monolithischen Prompt in spezialisierte Schritte aufgeteilt: Latenz von 58s auf 14s. Architektur, echte Messwerte und Prompting-Beispiele.
KI-Agent mit LLM für den Kundenservice erstellen
Technischer Leitfaden zum Aufbau eines KI-Agenten mit LLM-Modellen, der Kunden personalisiert betreut und die Grenzen generischer Chatbots überwindet.
Was der Betrieb von LLMs in der Produktion wirklich kostet (mit Zahlen)
Echte Kostenaufschlüsselung von LLMs in der Produktion: Token, Infrastruktur, Latenz und Optimierungsstrategien mit aktuellen Daten 2025-2026.
RAG vs Fine-Tuning: wann welchen Ansatz nutzen
RAG oder Fine-Tuning für Unternehmens-KI: Kostenvergleich, Leistung und Entscheidungsrahmen für 2026.
Erzählen Sie uns Ihre Herausforderung. Wir schlagen die Lösung vor.
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