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Originale Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI — aus derselben Praxis wie unsere Operator-Software. Artikeltexte auf Englisch.
Tag: openai
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 lesenErstellen von LangChain-Pipelines mit LCEL: Linear, parallel und verzweigt.
Ermitteln, wie man Prompts, Modelle und Parser in lineare, mehrstufige, parallele sowie bedingte LangChain-Pipelines mithilfe des Pipe-Operators, RunnableParallel und RunnableBranch integriert.
9373 WörterArtikel lesenVon GPT-1 zu Reasoning-Modellen: Was jede Generation für Entwickler verändert hat
Verfolgen Sie die Entwicklung der GPT-Familie vom Vortraining im Jahr 2018 bis zu den Reasoning-Modellen, erkennen Sie, welche Ideen jede Generation hinzugefügt hat, und bezeichnen Sie GPT-4o Vision sowie Structured Outputs von Python.
2084 WörterArtikel lesenDer statelose Chat-Loop: Manuelle Aufrufe der OpenAI-API in Python
Erstellen Sie ein mehrteiliges Chat-Interface mit dem OpenAI Python SDK, indem Sie den Nachrichtenverlauf selbst verwalten, und erkennen Sie, warum derselbe Mechanismus die Speichermöglichkeiten sowie Agenten in LangChain ermöglicht.
1167 WörterArtikel lesenSicheres Austauschen von LLM-Modellen: Menschliche Etiketten, Schritt-für-Schritt-Metriken, Anstrengungs-Einstellungen
Wie man einen mehrstufigen LLM-Pipeline auf neuere Modelle migriert, ohne phantomartigen Regressionsproblemen ausgesetzt zu sein: menschliche Referenzwerte, Schritt-für-Schritt-Metriken, veraltete Anfragen sowie Aufwand für das logische Denken.
3579 WörterArtikel lesenOpenAI’s Agents API: Eine verwaltete Alternative zu benutzerdefinierten Agent-Frameworks
Dieser Artikel erklärt, wie die neue Agents API von OpenAI den Kontextmanagement, die Tool-Orchestrierung sowie die Ausführungsumgebungen handhabt, damit Teams auf den Aufbau einer eigenen Agent-Infrastruktur verzichten können.
1161 WörterArtikel lesenVerständnis von Elementen und Nachrichten in der Response-API von OpenAI
Erklärt, wie die Responses API von OpenAI die Ausgaben des Modells in Elemente statt in Nachrichten umorganisiert und warum dieser Wandel für die Aufrufung von Tools sowie agierende Arbeitsabläufe wichtig ist.
1836 WörterArtikel lesenWarum der Zugang zu KI und nicht die Leistungsfähigkeit das eigentliche Abhängigkeitsrisiko darstellt.
Dieser Artikel untersucht jüngste Vorfälle im Bereich der Exportkontrolle bezüglich Claude und GPT-5.6, um zu zeigen, dass der Zugang zu KI-Modellen eine volatile Größe ist, die unabhängig von der grundlegenden Leistungsfähigkeit ist.
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