AI
312 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema AI.
Java
AI
Entwicklung eines LLM-Chatbots mit Tool-Calling in Java – Teil 1: Erstellung eines einfachen Chatbots
Willkommen zu einem umfassenden Tutorial über die Entwicklung eines LLM-Chatbots (Large Language Model) mit Tool-Calling-Funktionalität in Java. Dieser Leitfaden führt Sie von der Erstellung eines einfachen Chatbots bis hin zur Implementierung ausgefeilter Tool-Calling-Features, die es Ihrem LLM ermöglichen, mit externen Systemen und APIs zu interagieren.
Die Gründe – oder die Hindernisse –, analytische Workloads in die Cloud zu verschieben, haben sich prinzipiell in den letzten fünf bis zehn Jahren kaum verändert: flexible Reaktion auf Lastschwankungen, Kosten sparen, schnellere und einfache Provisionierung, Einsparung eigener Ressourcen. Durch die Entwicklung der Technologie und Strategie der Hersteller einerseits und die politische Situation and..
AI
Hybride Intelligenz: Warum die Zukunft der KI in der Symbiose mit mathematischer Optimierung liegt
Die jüngsten Erfolge von AlphaEvolve in der automatisierten Entwicklung mathematischer Algorithmen haben die KI-Community beeindruckt – doch ein direkter Vergleich zeigt: In vielen kritischen Anwendungsfällen sind klassische Optimierungsverfahren den GenAI-Lösungen überlegen. Diese Erkenntnis öffnet den Blick für ein differenzierteres Verständnis der Stärken und Grenzen generativer KI – und für hy..
AI
Digitalisierung
Vom Ticket-Schreiber zum strategischen Product Manager: KI-Agenten ermögllichen die Rückkehr zur integrierten PM-Rolle
Einige Product Owner verbringen 70 Prozent ihrer Zeit mit administrativen Tasks statt strategischer Produktarbeit. Agile Frameworks haben die ursprünglich integrierte Rolle fragmentiert. KI-Agenten automatisieren Dokumentationsaufgaben und ermöglichen die Rückkehr zur strategischen Product-Manager-Rolle. Product Owner entwickeln sich zu strategischen Produktarchitekten.
Development
AI
Von der Dokumentation zur Orchestrierung: Requirements Engineering als Schlüssel zur erfolgreichen KI-gestützten Softwareentwicklung
Die meisten Entwickler haben bereits KI-Codierungstools ausprobiert oder erwarten dadurch Verbesserungen bei der Umsetzung von Kundenanforderungen. Doch selbst die leistungsfähigsten KI-Systeme unterliegen einem fundamentalen Prinzip: Die Qualität ihrer Ausgabe wird maßgeblich durch die Qualität der Eingabe bestimmt. Während Menschen implizit Domänen- und Unternehmenswissen nutzen, verwenden KI-Sy..