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Tag: llm
Prompt Engineering: LLMs lenken, ohne sie feinabzustimmen
Verwenden Sie Rollen, Few-Shot-Beispiele, Chain-of-Thought-Methoden sowie Formatvorgaben, um Modelle zu leiten – und erkennen Sie, ab wann alleinige Prompting-Strategien ihre Grenzen erreichen im Vergleich zum Feintuning.
748 WörterArtikel lesenWerkzeuge gegen Fähigkeiten gegen MCP: Drei Ebenen eines KI-Agenten
Tools machen Aktionen sichtbar, Fähigkeiten kodieren Arbeitsabläufe, und MCP standardisiert externe Verbindungen. Ein klares mentales Modell zur Gestaltung von Agent-Architekturen, ohne die Schichten zu vermischen.
1495 WörterArtikel lesenIhr erster KI-Agent zur Verwendung von Tools mit LangChain
Erstellen Sie einen kleinen Mathematik-Agenten mit LangChain in Python: Initialisieren Sie ein Chat-Modell, registrieren Sie Tools, lassen Sie das LLM entscheiden, welche Funktion aufgerufen werden soll, und beobachten Sie den mehrstufigen Tool-Einsatz.
1062 WörterArtikel lesenJev: Wie ein nicht-generatives KI-Modell Text in Entscheidungen umwandelt
Erfahren Sie, wie Jevs numerisches „System One“-KI-Modell funktioniert, warum es schneller und günstiger ist als LLMs sowie wo es in Produktionssystemen neben generativer KI eine Rolle spielt.
1629 WörterArtikel lesenVerständnis von KI-Agenten: Tool-Aufrufe, MCP und der Agent-Zyklus
Erfahren Sie, wie Tool-Aufrufe, MCP und Agenten-Schleifen zusammenwirken, um die eigentliche Architektur hinter agierenden KI-Systemen zu bilden – jenseits der Schlagworte.
3643 WörterArtikel lesenSechs 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.
2235 WörterArtikel lesenGetippte Entscheidungsmodelle gegen Anfragen an LLMs: Latenz und Stabilität an der Grenze
Ein 240-Anrufe umfassendes Experiment, das Jevs natürliche Wahrscheinlichkeiten mit den von einem LLM selbst gemeldeten vergleicht, sowie die Methode, dieses Signal in einen LangChain-Modell-Router umzuwandeln.
2630 WörterArtikel lesenEinhaltung der Agentenregeln im Code: PreToolUse, PostToolUse und Stop Hooks
Erfahren Sie, warum die Autorisierung für LLM-Agenten in deterministischen Tool-Call-Hooks untergebracht werden sollte, wie Anrufe sicher abgelehnt werden können und wie ein Dispatcher ohne Rekursion umschlossen wird.
2721 WörterArtikel lesenDiagnose 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.
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