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Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI. Ein übersetzter Text wird gezeigt, wenn er existiert. Sonst sehen Sie den englischen Text und einen Hinweis.
Tag: prompt-engineering
Grundlagen von AI-Agenten: Zweck, Prompt-Design und Modellwahl
Wie man die Grundlagen für einen Produktions-AI-Agenten schafft: Zweck und Erfolgsmetriken definieren, Prompts mit Zielen und Schutzmaßnahmen erstellen und anschließend das richtige Modell auswählen.
21 Min. LesezeitSteuerung des Verhaltens von Bedrock Agent: Prompt-Phasen, Parser und Inferenz
Wie man die Vorverarbeitungs-, Orchestrierungs- und Nachverarbeitungsanweisungen von Bedrock in Terraform mit einem Parser Lambda, einem JSON-Vertrag und Einstellungen für die Schritt-für-Schritt-Inferenz überschreibt.
22 Min. LesezeitKontextengineering für LLM-Apps: Strukturierte Ausgabe, Tools und Grenzen von Agenten
Wie man gezielt Eingaben für Modelle erstellt: Kontextauswahl, Prompt-Vorlagen, JSON-Schemata, eingeschränkte Dekodierung, Aufruf von Tools, Agentenschleifen und begrenzte Autonomie.
13 Min. LesezeitGetestet wird ein Bewertungssystem, das die falsche Endaktion eines Agenten erneut prüft.
Ein Experiment mit 30 Fällen: Ein LLM-Richter zusammen mit einer erneuten Überprüfung reduzierte falsche Unterstützungsmaßnahmen von 6 auf 2 – und warum das Erkennen einer Verletzung nicht immer bedeutet, dass der Agent sie behebt.
7 Min. LesezeitVom Zero-Shot zur Selbstkonsistenz: Eine praktische Leitfaden für Prompting-Techniken
Prompt Engineering als Leiter: Zero-Shot-, Few-Shot-, Dekompositions-, Kritikschleifen- und Schlussfolgerungs-Prompts, mit einem Beispiel für einen Support-Bot sowie Anhaltspunkte, wann reiner Code verwendet werden sollte.
16 Min. LesezeitPrompt, Kontext, Verarbeitungsmechanismus, Schleife: Die vier Schichten hinter einem KI-Agenten
Prompt, Kontext, Harness und Loop: die vier Schichten hinter jedem KI-Agenten, angefangen bei der Prompt-Engineering-Technik, und warum jede Schicht entsteht, weil die darunterliegende Schicht nicht ausreicht.
7 Min. LesezeitPrompting, RAG oder Feinabstimmung: Diagnosieren Sie die jeweilige Ebene, bevor Sie wählen.
Eine praktische Methode, um im Jahr 2026 zwischen Prompting, RAG und Feinabstimmung zu wählen, unter Verwendung von drei Fragen, einem Entscheidungsfluss, Kostenstrukturen, Aktualität sowie häufigen Fehlern.
9 Min. LesezeitWarum Codier-Agenten wie Claude Code eine Steuerungsebene benötigen, nicht nur bessere Anweisungen.
Eine Anweisung prägt einen einzelnen Austausch, nicht einen gesamten Arbeitsablauf. Wie eine Steuerungsebene aus Regeln, begrenztem Kontext, Autorisierungsbeschränkungen und Nachweisen für abgeschlossene Aufgaben Claude Code zuverlässig macht.
11 Min. LesezeitVom Prompt-Engineering zur Kontexttechnik: Schreiben, Auswählen, Komprimieren, Isolieren
Ein Kurs zur Kontexttechnik für KI-Agenten: Warum Prompt-Engineering nicht ausreicht, wie sich das Kontextfenster füllt, vier Strategien, RAG für Tools, Claude Code.
18 Min. Lesezeit
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