LLM Grundlagen und Prompt Engineering
System-Prompts, Rollen, Constraints, Beispiele, strukturierte Ausgaben, JSON Schema sowie robuste Prompt-Patterns für verlässliche Ergebnisse.
Mehr erfahren →Das Portal rund um KI-Programmierung
KI-Programmierung.de wird ein praxisorientiertes Portal für alle, die moderne KI-Lösungen verstehen, bewerten oder einsetzen wollen. Hier entsteht eine Anlaufstelle für Themen rund um Large Language Models, Retrieval Augmented Generation, Agenten, Automationen, Prompt Engineering und sichere Betriebsmodelle.
LLMs und Prompt Engineering
RAG und Wissensdaten
Agenten und Automationen
Security, DSGVO, Governance
Diese Seite befindet sich im Aufbau. Erste Inhalte und Kursempfehlungen sind bereits verfügbar – weitere Angebote folgen in Kürze.
Themen rund um KI-Programmierung
KI-Programmierung umfasst weit mehr als Prompt-Design. Diese Themenbereiche geben einen Überblick über die wichtigsten Disziplinen – von Grundlagen bis zu sicherem Betrieb.
RAG und Wissenssysteme
Dokument-Pipelines, Chunking-Strategien, Embeddings, Vektordatenbanken, hybrides Retrieval, Zitationen und Quellen-Nachvollziehbarkeit.
Mehr erfahren →Agenten und Tooling
Tool Calling, Function Interfaces, Agent-Orchestrierung, Guardrails, Budgeting und deterministische Fallbacks.
Mehr erfahren →Automation und Workflows
KI im Prozess, Workflow-Engines, API-Integrationen, Webhooks, Daten-Synchronisation, Jobs, Cron, Fehler-Handling.
Mehr erfahren →Evaluation und Qualität
Testfälle, Ground Truth, LLM-Evals, Halluzinations-Reduktion, Regression-Tests, Telemetrie und Monitoring.
Mehr erfahren →Security, DSGVO und Governance
Datenminimierung, Rollen und Rechte, Secrets, Logging, Risikobewertung, Prompt Injections, sichere Betriebsmodelle.
Mehr erfahren →Typische Use Cases
KI wird erst dann wertvoll, wenn sie einen Prozess messbar verbessert. Diese Use Cases zeigen, wo KI-Programmierung konkret ansetzt.
Für Unternehmen
- Wissenssuche für interne DokumenteRAG über Richtlinien, Handbücher, Tickets, SOPs – mit Quellen und Rechtemanagement.
- Support-Automation und Ticket-RoutingSemantische Klassifikation, Antwortvorschläge, Eskalationslogik und SLA-Hinweise.
- Dokumente aus Daten generierenAngebote, Berichte, Protokolle – inklusive Validierungsregeln und Templates.
- Recherche und ZusammenfassungGezielte Extraktion, strukturierte Zusammenfassungen, Vergleich von Quellen.
Für Entwickler
- LLM-Apps mit APIChat-UIs, Streaming, Tool Calling, strukturierte Outputs, Token-Budgets und Caching.
- RAG-Stack aufbauenLoader, Chunking, Embeddings, Retrieval, Reranking, Kontextsteuerung und Zitationen.
- Evaluation und TestsAutomatisierte Evals, Testdatensätze, Prompt-Regression, Observability.
- DeploymentsContainer, Secrets, Ratenlimits, Kostenkontrolle, Compliance und Audit-Logs.
Kursempfehlungen für den Einstieg
Fundiertes Wissen ist die Basis für erfolgreiche KI-Projekte. Diese Fernkurse bieten strukturierte Weiterbildung für verschiedene Schwerpunkte – von der Programmierung bis zur KI-Spezialisierung.
Prompt Engineering für generative KI
Lerne, wie du KI-Modelle gezielt steuerst und qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielst – eine Schlüsselkompetenz für jede KI-Anwendung.
Kurs ansehen *Python für Data Science & Machine Learning
Python ist die Sprache der KI-Welt. Dieser Kurs vermittelt die praktischen Grundlagen für Datenanalyse und maschinelles Lernen.
Kurs ansehen *IT-Sicherheit
Wer KI-Systeme betreibt, braucht ein solides Fundament in IT-Sicherheit – von Netzwerkschutz bis zur Absicherung von APIs.
Kurs ansehen *FAQ
Die häufigsten Fragen rund um KI-Programmierung, RAG und den sinnvollen Einsatz in Produkten und Prozessen.
Was bedeutet KI-Programmierung konkret?
KI-Programmierung ist das Entwickeln von Anwendungen, die Machine Learning oder LLMs produktiv nutzen.
Dazu gehören Datenanbindung, Prompt- und Output-Design, Sicherheitsmaßnahmen, Tests und Betrieb.
Entscheidend ist, dass das System reproduzierbar und messbar zuverlässig arbeitet.
Wann brauche ich RAG und wann reicht ein normaler Chat?
RAG ist sinnvoll, wenn Antworten auf firmenspezifischen Inhalten basieren sollen – zum Beispiel Richtlinien, Verträgen, Tickets oder Produktdaten.
Ein normaler Chat ohne Retrieval kann diese Inhalte nicht sicher und aktuell berücksichtigen.
RAG verbessert Nachvollziehbarkeit, Aktualität und reduziert Halluzinationen, wenn die Pipeline sauber gebaut ist.
Welche Programmiersprachen eignen sich am besten?
Python ist stark für Datenpipelines, ML und schnelle Prototypen.
JavaScript/TypeScript ist ideal für Web-UIs, Integrationen und Backend-APIs.
In der Praxis zählt weniger die Sprache, sondern ein sauberer Schnitt zwischen Daten, Retrieval, LLM und Business-Logik.
Wie verhindere ich Halluzinationen?
Halluzinationen lassen sich reduzieren durch klare Aufgabenstellung, strukturierte Outputs, Quellenkontext und Regeln für Unsicherheit.
In RAG-Systemen helfen außerdem gutes Chunking, passende Retriever, Reranking und das Begrenzen des Kontextfensters.
Für kritische Bereiche sind zusätzliche Validierungen, Tests und menschliche Freigaben sinnvoll.
Wie setze ich KI DSGVO-konform ein?
Entscheidend sind Datenminimierung, klare Zweckbindung, Zugriffskontrollen und ein sauberes Logging-Konzept.
Sensible Daten gehören nicht unkontrolliert in Prompts.
Für Unternehmen sind außerdem AV-Verträge, Transparenz, Löschkonzepte sowie technische und organisatorische Maßnahmen relevant.
Bei Unsicherheit sollten Datenschutzbeauftragte und Rechtsberatung einbezogen werden.
Was kostet der Betrieb von LLM-Anwendungen?
Kosten hängen von Modellwahl, Token-Verbrauch, Anzahl Anfragen, Kontextlänge, Retrieval und Caching ab.
Gute Praxis ist Budgetierung pro Request, Prompt-Kürzung, Antwortlängenbegrenzung, Caching und die Auswahl eines Modells, das zur Aufgabe passt.
Monitoring ist wichtig, damit Kosten nicht unbemerkt steigen.
Wie starte ich am schnellsten mit einem realen Projekt?
Wähle einen klaren Use Case mit messbarem Nutzen, zum Beispiel Dokumenten-Q&A oder Support-Klassifikation.
Starte mit einem kleinen Datenbestand, baue eine einfache Pipeline, definiere Tests und erweitere dann iterativ.
Wichtig ist, frühzeitig zu klären, welche Daten erlaubt sind und welche Outputs akzeptabel sind.
Geplante Lernpfade
In Zukunft werden hier strukturierte Lernpfade entstehen – abgestimmt auf verschiedene Einstiegslevel. Die folgenden Bereiche sind in Vorbereitung:
Einsteiger: LLM-Anwendungen verstehen
Begriffe, Grenzen, Prompt-Patterns, strukturierte Antworten. Als Ziel ein kleines Projekt, zum Beispiel ein Text-Assistent mit festen Regeln.
Praxis: RAG für Dokumente
Datenquellen anbinden, Chunking, Retrieval, Antworten mit Quellen. Als Ziel ein RAG-Prototyp für eine echte Dokumentensammlung.
Fortgeschritten: Agenten und Automationen
Tool Interfaces, Orchestrierung, Kostenkontrolle, Fehlerfälle. Als Ziel eine Automation, die Daten verarbeitet und Ergebnisse prüfbar ausgibt.
Tech-Stack Beispiele
Python, JavaScript, REST-APIs, Webhooks, Vector-DBs, Docker. Plus Integrationen in WordPress, WooCommerce, CRM- und Ticketsysteme.
Qualität und Sicherheit
Fokus auf robuste Systeme: Input-Sanitizing, Prompt-Injection-Schutz, Outputs mit Schema-Validierung, Logging ohne sensible Daten und klare Governance.
Kontakt und Kooperation
Du willst ein KI-Projekt aufsetzen oder dein Team befähigen? Dann ist ein kurzes Vorgespräch sinnvoll, damit Ziele, Datenlage und Risiken sauber eingeordnet werden.
Was du vorbereiten kannst
- Ziel und NutzenWelcher Prozess soll schneller, besser oder günstiger werden – und wie messen wir das.
- DatenquellenWelche Dokumente, Systeme oder APIs stehen zur Verfügung – und welche dürfen verwendet werden.
- QualitätskriterienBeispiele für gute und schlechte Antworten, plus Grenzfälle, die zuverlässig erkannt werden müssen.
Kontakt oder Domain kaufen.
Für eine schnelle Implementierung empfiehlt sich ein kurzer Fragebogen, danach ein technischer Workshop.