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RAG und Fine-Tuning lösen unterschiedliche Probleme. RAG gibt dem Modell neues Wissen. Fine-Tuning ändert, wie das Modell sich verhält. Ein praktischer Guide zur Entscheidung.
Ein praktischer Engineering-Guide zum Hinzufügen von KI-Features in Produkte, die bereits in Produktion laufen. Modellauswahl, Architekturmuster, Kostenmanagement und die RAG-vs.-Fine-Tuning-Entscheidung.
92 % der Entwickler nutzen KI-Tools. Aber 45 % des KI-generierten Codes scheitert an Security-Tests. So sieht unser Workflow aus, um KI-unterstützten Code ohne Sicherheitslücken zu shippen.
LLMs sind überall. Wir nutzen sie täglich — für Code-Generierung, Reviews und Dokumentation. Hier ist, was wirklich funktioniert, was nicht, und wo menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar bleibt.
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