AI-Engineering-Begriffe erklärt
Die Bausteine moderner KI-Systeme, einer nach dem anderen. Konkret erklärt, von Leuten, die KI-Anwendungen entwickeln.
KI-Systeme bestehen aus einer Handvoll Bausteinen, die immer wiederkehren: Token, Embeddings, Context Window, RAG, Evals. Wer diese Begriffe versteht, durchschaut, warum ein KI-Projekt trägt oder kippt.
Diese Serie erklärt sie einzeln. Jeder Beitrag nimmt einen Begriff, beginnt bei einem konkreten Beispiel statt bei einer Definition, und bleibt leicht zu lesen. Wer tiefer einsteigen will, findet in jedem Beitrag eine abgesetzte Technik-Box mit den Details.
Die Maschine
Wie ein Modell rechnet, was es kostet, und wo der Speicher zuerst ausgeht.
- Token live
- Context Window folgt
- Embedding folgt
- Attention folgt
- KV-Cache folgt
- Quantisierung folgt
Das Harness
Wie aus einem Textgenerator ein System wird, dem man Aufgaben anvertrauen kann.
- Structured Output folgt
- Tool Use folgt
- Agenten folgt
- RAG folgt
Die Disziplin
Wie man KI-Systeme misst, beobachtet und sicher im Mehrkundenbetrieb betreibt.
- Evals folgt
- Observability folgt
- Prompt Injection folgt
- Multi-Tenancy folgt
Das Urteil
Welches Werkzeug für welches Problem. Die Entscheidungen, die ein System ausmachen.
- Fine-tuning vs. RAG folgt
- Build vs. Buy folgt
Die Serie wächst Beitrag für Beitrag. Begriffe ohne Link sind in Vorbereitung.