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12 Beiträge

Große Sprachmodelle (LLMs): Modellauswahl, Token-Abrechnung und Optimierung der Inferenzkosten in der Produktionsarchitektur.

KI-Infrastruktur18.06.2026

Context Engineering: Was (nicht) ins Kontextfenster eines LLM gehört

Context Engineering im Jahr 2026: Wie man den Kontext eines LLM auswählt und ordnet, um den Lost-in-the-Middle-Effekt, Token-Budget-Überschreitungen und Halluzinationen zu vermeiden.

KI-Infrastruktur18.06.2026

MLOps für LLM-Anwendungen: Vom Prototyp zur Produktion

Wie man 2026 den Lebenszyklus von LLM-Anwendungen managt: Versionsverwaltung von Prompts und Modellen als Einheit, Evaluierungs-Gate vor jedem Deployment und Rollback in unter einer Minute.

KI-Infrastruktur17.06.2026

Fine-Tuning LoRA und QLoRA in der Praxis - wann, wie und wie viel

Fine-Tuning LoRA und QLoRA im Jahr 2026: Hardware-Anforderungen, Datenumfang, Workflow von Daten bis zur Adapter-Bereitstellung und realistische Kostenspannen. Prüfen Sie, ob dies die richtige Entscheidung ist.

KI-Infrastruktur17.06.2026

LLM als Richter: wie (nicht) die Qualitätsbewertung automatisieren

LLM-as-a-judge im Jahr 2026: wann die automatische Qualitätsbewertung funktioniert, welche systematischen Fehler sie einbaut und wie man den Richter kalibriert, bevor man ihm Produktionsentscheidungen anvertraut.

KI-Infrastruktur17.06.2026

LLM-Kostenmonitoring: Wie man das AI-Budget nicht verbrennt

FinOps für LLM im Jahr 2026: Verfolge Kosten pro Token, Funktion und Nutzer, finde versteckte Ausgaben und wähle Cache, Routing sowie Budgets, die die Rechnung wirklich senken.

KI-Infrastruktur17.06.2026

LLM Red Teaming: Teste den Assistenten vor der Produktion mit Angriffen

LLM Red Teaming 2026: Wie man einen Angriffskatalog aufbaut, Schwachstellen bewertet und in eine kontinuierliche Regressionstest-Schleife integriert, bevor es jemand anderes tut.

KI-Infrastruktur17.06.2026

LLM-Streaming von Antworten: UX und SSE-Architektur im Jahr 2026

Warum Token-für-Token-Streaming die wahrgenommene Latenz verkürzt und wie man eine SSE-Pipeline mit Backpressure, Guardrails und Observability im Jahr 2026 korrekt aufbaut.

KI-Infrastruktur17.06.2026

Wie man das richtige LLM für die Aufgabe auswählt: Matrix Größe-Kosten-Latenz

Wie man 2026 das richtige LLM für die Aufgabe auswählt: Aufgaben-Modell-Matrix, Kompromisse zwischen Größe, Kosten und Latenz sowie ein Router, der die Arbeit an das günstigste Modell weiterleitet.

Daten und SEO17.06.2026

Datenlecks durch LLM: Wie Sie Firmendaten und Kundendaten schützen

Datenlecks durch LLM im Jahr 2026: Angriffsvektoren und Abwehr - PII-Maskierung vor dem Modell, Guardrails, Self-Hosting, Zero-Retention und Audit. Entscheiden Sie, was Sie benötigen.

KI-Infrastruktur01.06.2026

LLM-Sicherheit: OWASP Top 10 in der Praxis

OWASP LLM Top 10 beschreibt die zehn wichtigsten Schwachstellenklassen großer Sprachmodelle. Wie sieht jede davon in einem Produktionssystem aus und wie baut man einen mehrschichtigen Schutz auf.

KI-Forschung01.06.2026

LLM als Hypothesengenerator: Potenzial und Grenzen großer Sprachmodelle

LLMs erkennen Muster, die ein Mensch in einem Monat nicht sieht. Doch ohne Guardrails, Explainability und Human-Gate generieren Hypothesen statt Arbeit zu beschleunigen, einen Verifizierungsrückstand.

KI-Infrastruktur01.06.2026

Kleines spezialisiertes KI-Modell vs. großer LLM

Kleines KI-Modell vs. großer LLM: Wann ein spezialisierter 7B einen allgemeinen GPT-4-Class schlägt, was der Unterschied kostet und wie man die richtige Wahl für das Unternehmen trifft.

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