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AI

334 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema AI.
Entwürfe, Entscheidungen, Ideen und Konzepte bezüglich einer Softwarearchitektur sollten dokumentiert werden, um die Nachvollziehbarkeit für Entscheidungen festzuhalten, eine Grundlage für spätere Implementierungen zu haben oder unterschiedliche Sichten darzustellen. Die Qualität der Dokumentation ist aber häufig nicht angemessen, beispielsweise weil sie nicht aktuell oder nur lückenhaft ist. Dahe..
KI-basierte Bewertung von Architekturdokumentation mit LLMs – ein Erfahrungsbericht
Softwaredokumentation war lange eine mühsame Pflicht, geprägt von Aufwand und Monotonie. Künstliche Intelligenz (KI) verändert diese Arbeit grundlegend, erfordert jedoch ein bewusstes Zusammenspiel von Mensch, Maschine und KI. Der Artikel zeigt, wie KI heute effektiv eingesetzt werden kann und warum der Mensch dabei (noch) weiterhin die Regie führt.
KI in der Softwaredokumentation – vom Werkzeug zum Sparringspartner
Die Pflege einer gut zugänglichen und aktuellen Dokumentation der Softwarearchitektur ist ein aufwendiger Prozess. Der Artikel stellt einen praxiserprobten Ansatz vor, der Documentation-as-Code mit GitHub Copilot koppelt, und berichtet von Vor- und Nachteilen.
Architekturdokumentation in der Praxis: wie Documentation-as-Code und KI-Tools zusammenspielen
Dieser Artikel teilt Erfahrungen bei der Entwicklung generativer KI-Anwendungen, wobei der Schwerpunkt auf den aufgetretenen Herausforderungen und einem praktischen Leitfaden für Praktiker liegt.
Erkenntnisse und Herausforderungen bei der Entwicklung generativer KI-Anwendungen
Large Language Models (LLMs) bieten immense Chancen, doch ihr Potenzial birgt auch erhebliche Risiken. Durch Missbrauch der vielseitigen Möglichkeiten entstehen neuartige Bedrohungen. Mithilfe bewährter Methoden wie den OWASP Top 10 for LLMs und Threat Modeling analysieren wir die Risiken. Im zweiten Artikelteil liefern wir konkrete Schutzvorschläge – individuell angepasst an den Anwendungsfall.
LLMs sicher integrieren mit den OWASP LLM Top 10 – Teil 1: Risikoanalyse