Insights aus echten Projekten.
Hier schreibe ich auf, was ich in meinen Projekten gelernt habe. Entscheider:innen sollen den Artikeln folgen können, Technik-Interessierte finden die Details.
- Aus eigenen Projekten
- Praxisnah erklärt
- Ohne Buzzwords
Alle Artikel
Warum Chunking über die Qualität Deines RAG-Systems entscheidet
Wie ein Dokumenten-Chat funktioniert, warum die Aufteilung der Texte so viel ausmacht und was mein Projekt RT-Vector dabei gezeigt hat.
Große Sprachmodelle im Unternehmen: Potenziale und Grenzen
Was große Sprachmodelle in kleinen und mittleren Unternehmen wirklich leisten, wo Halluzinationen, Datenschutz und Kosten Grenzen setzen und wie Du am besten anfängst.
Fine-Tuning mit LoRA: erklärt und getestet
Wie man einem Sprachmodell mit wenigen Daten einen eigenen Stil beibringt und welche Einstellungen in zwölf Trainingsläufen am besten abschnitten.
Kann Machine Learning den Markt timen? Ein Erfahrungsbericht
Warum 66 % Trefferquote nichts bedeuten können und was daraus für Machine-Learning-Projekte allgemein folgt.
Kubernetes verständlich erklärt
Was Kubernetes macht, wie ein Cluster aufgebaut ist, wann sich der Einsatz lohnt und warum Infrastruktur als Code dazugehört.
Kubernetes-Angriffe erkennen: Praxistest mit Wazuh
Sieben Angriffstechniken, 28 Messläufe: warum die Sicherheitsüberwachung im Auslieferungszustand keinen einzigen Angriff meldete.
Smart Contracts entwickeln: Wenn Code zum Vertrag wird
Was Smart Contracts sind, worauf es bei ihrer Entwicklung ankommt und warum sich Fehler hier nicht einfach beheben lassen.
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