LLM-Integration für Entwickler
Sprachmodelle verstehen, auswählen und produktiv integrieren.
Das Fundament für alle weiteren Module: Wie funktionieren große Sprachmodelle (LLMs)? Welche APIs gibt es? Wie integrieren Sie LLMs zuverlässig und kosteneffizient in Ihre Anwendungen? In zwei Tagen bauen Ihre Entwickler das nötige Verständnis und die ersten produktionsreifen Integrationen.
Was Ihre Entwickler lernen
Wie LLMs funktionieren
Transformer-Architektur, Tokenisierung, Kontext-Fenster. Mentales Modell für den praktischen Umgang.
API-Landscape im Vergleich
OpenAI, Anthropic, Google, Open-Source-Alternativen. Stärken, Schwächen, Kostenmodelle.
Token-Ökonomie und Kostenoptimierung
Kosten pro Anfrage berechnen, Caching-Strategien, Modellwahl nach Use Case.
Prompt Engineering für Entwickler
Strukturierte Prompt-Patterns, System-Prompts, Few-Shot-Learning, Output-Parsing.
Produktions-Patterns
Retry-Logik, Rate-Limiting, Fallback-Strategien, Streaming, Function Calling.
Monitoring und Debugging
Kosten tracken, Latenz messen, Qualität überwachen. Tools und Methoden.
Häufig gestellte Fragen
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Zwei Tage, die den Grundstein für alle weiteren KI-Entwicklungen legen.
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Telefon
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Standort
Potsdam, Deutschland
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