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Tag: AI Engineering
Diagnose von Problemen bei den Ausgaben von LLMs: Wann prompten, abrufen oder feinabstimmen
Ein symptomorientierter Ansatz, um zu entscheiden, ob eine schwache KI-Funktion einen besseren Prompt, eine Abrufschicht oder Feinabstimmung benötigt, und warum das Trainieren eines Modells mit Fakten kontraproduktiv ist.
7 Min. LesezeitLoRA-Feinabstimmung lokal ausführen: Überprüfen, kombinieren und stille Fehler vermeiden
Beweisen, dass ein LoRA-Adapter tatsächlich ein kleines Modell verbessert hat, es mit anderen Komponenten verknüpfen und hinter einer lokalen, OpenAI-kompatiblen API bereitstellen, sowie die Fehler aufspüren, die zu zuverlässig falschen Ausgaben führen.
12 Min. LesezeitSechs KI-Konzepte, die Ihnen zeigen, was Sie vor dem Vertrauen auf eine Antwort überprüfen sollten
Tokens, Kontextfenster, Temperatur, Halluzinationen, RAG und Agenten werden als Überprüfungstools erläutert, damit Sie Fehler erkennen, Kosten kontrollieren und die Behauptungen von KI-Produkten beurteilen können.
10 Min. LesezeitKomposition von Sprach-, Vision- und Generierungsmodellen zu multimodalen Anwendungen
Erlernen Sie die sechs Grundbausteine der multimodalen KI, wie Sprache, Vision und generative Modelle zu Pipelines zusammengefügt werden, sowie welche offenen Tools und Projekte Sie zum Einstieg nutzen können.
11 Min. LesezeitVerbesserung der RAG-Antworten: Eine gemessene Änderung nach der anderen
Ein workflow, der zunächst Maßnahmen ergreift, um schwache RAG-Antworten zu verbessern: Anpassung von Chunking, top_k, Neuranking, hybrider Suche und Abfragenumbau nacheinander sowie Überwachung der Retrieval-Metriken.
4 Min. LesezeitFünfzehn Konzepte von LLMs aufgezeigt anhand einer einzigen Anfrage eines Support-Bots
Verfolgen Sie eine Kundenfrage über einen KI-Assistenten, um herauszufinden, was Modelle, Tokens, Embeddings, Kontext, RAG, Agenten und Bewertung tatsächlich leisten sowie wo jede Methode endet.
13 Min. LesezeitBewertungshilfen für LLM-Apps: Datensätze, Bewertungsmethoden und Regressionsfilter
Erfahren Sie, was ein LLM-Evaluation-Harness ist, seine vier Kernkomponenten sowie wie er Prompt-Regressionen erkennen und Modelle fair vergleichen kann, bevor etwas die Nutzer erreicht.
9 Min. LesezeitVon gescannten Laborberichten zu strukturierten Daten: Abwägungen bei der OCR-Architektur
Wie ein budgetbeschränktes Gesundheits-Start-up OCR-Bibliotheken, Google Cloud APIs sowie ein selbst gehostetes Vision-LLM abwägen kann, um medizinische Scans in strukturiertes JSON umzuwandeln.
8 Min. LesezeitWarum ein LLM-Aufruf keine App ist: Wo LangChain in einem RAG-Pipeline-System Platz findet.
Erfahren Sie, was LangChain tatsächlich leistet, indem Sie eine Dokumenten-Frage-Antwort-App vom Hochladen eines PDFs bis zur fundierten Antwort nachverfolgen, und erkennen Sie, wann ein anderes Framework besser geeignet ist.
11 Min. Lesezeit
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