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.
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, Prompting-Beispiele und die Nachteile, die niemand nennt.
Wie man einen maßgeschneiderten KI-Agenten mit LLM für den Kundenservice erstellt
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.
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