Blog

llm

4 Artikel

LLM-Halluzinationen im Produktivbetrieb verhindern
LLM-Halluzinationen im Produktivbetrieb verhindern

Halluzinationen lassen sich nicht wegprompten — ihr baut fünf Schichten drumherum: RAG-Grounding, erzwungene Schemas, prüfbare Quellen, ein gemessenes Eval-Set und Confidence-Routing. Das Ziel ist keine Fehlerquote von 0 %, sondern eine bekannte Fehlerrate mit sauberem Fallback.

2 Min. Lesezeit
LLM-API-Kosten um 80 % senken – ohne Qualitätsverlust
LLM-API-Kosten um 80 % senken – ohne Qualitätsverlust

Die meisten Teams zahlen das 5- bis 10-Fache zu viel für LLM-APIs. Model-Routing, Prompt-Caching und Batching senken die Rechnung in unseren Projekten um 60–90 % — meist in unter zwei Wochen Arbeit. Hier die sechs Hebel, sortiert nach Aufwand.

1 Min. Lesezeit
RAG vs. Fine-Tuning: Was dein Startup wirklich braucht
RAG vs. Fine-Tuning: Was dein Startup wirklich braucht

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.

2 Min. Lesezeit
LLMs in bestehende Produkte integrieren: Ein praktischer Leitfaden
LLMs in bestehende Produkte integrieren: Ein praktischer Leitfaden

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.

2 Min. Lesezeit