Schnelle Antworten für AI-Engineering-Entscheidungen
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Nutzen Sie diesen Abschnitt, wenn Sie vor dem Deep Dive eine kurze Antwort benötigen. Jeder Guide bietet eine praxistaugliche Standardeinstellung, erläutert die Trade-offs und verweist auf den längeren Artikel, wenn die Details wichtig sind.
Das Blog-Archiv konzentriert sich weiterhin auf ausführliche Artikel. Fast Answers sind kürzere Entscheidungshilfen.
AI Agents
| Frage | Kurze Antwort | Guide | Deep Dive |
|---|---|---|---|
| Mit welchem Agent Framework sollte ich starten? | Nutzen Sie LangChain agents für einen Einstieg auf hohem Abstraktionsniveau, LangGraph für expliziten State oder ein Framework, das zu den Retrieval- und Plattformanforderungen des Produkts passt. | Beste AI Agent Frameworks | Reasoning Loops von AI Agents |
| Welches Tool für Agent Evaluation sollte ich verwenden? | Nutzen Sie Phoenix für offenes Tracing, LangSmith für einen gemanagten Workflow, DeepEval für Python-CI oder Promptfoo für lokale Matrix- und Red-Team-Tests. | Beste Tools für AI Agent Evaluation | Agent Evals: Von Traces zu Test Suites |
| Wie sollte ich einen AI Agent absichern? | Reduzieren Sie zunächst die Befugnisse: begrenzen Sie Tools, führen Sie Policy-Prüfungen vor Tool Calls durch und verwenden Sie Sandboxes, eingeschränkte Credentials, Freigaben, Egress Controls und Traces. | Checkliste für AI Agent Security | AI Agent Security |
| Welche Tool-Schnittstelle sollte ich verwenden? | Nutzen Sie Function Calling innerhalb einer einzelnen App, MCP für wiederverwendbare Server, eine CLI für ausgereifte Befehle oder Skills für wiederverwendbare Workflow-Anweisungen. | Tool-Schnittstellen für AI Agents | Tool Use von AI Agents |
Model Engineering und Infrastruktur
| Frage | Kurze Antwort | Guide | Deep Dive |
|---|---|---|---|
| Welches lokale LLM-Tool sollte ich unter macOS verwenden? | Vergleichen Sie Ollama, LM Studio, llama.cpp und MLX-LM anhand von Workflow, Artefakt, Runtime-Kontrolle und verfügbarem Memory-Headroom. | Lokale LLM Tools unter macOS | Lokale LLMs unter macOS |
| Welche Quantization-Repräsentation sollte ich verwenden? | Wählen Sie zuerst Runtime und Hardware; GGUF, AWQ, GPTQ, FP8 und NF4 beschreiben unterschiedliche Ebenen oder Ziele. | LLM Quantization Formats | Guide zur Model Quantization |
| Sollte ich Prompting, RAG oder Fine-Tuning verwenden? | Nutzen Sie Prompting für Anweisungen, RAG für veränderliches Wissen und Belege und Fine-Tuning für reproduzierbares Verhalten. | Fine-Tuning vs. RAG vs. Prompting | Guide zum LLM Fine-Tuning |
Retrieval und Sprachsysteme
| Frage | Kurze Antwort | Guide | Deep Dive |
|---|---|---|---|
| Welchen RAG-Evaluation-Stack sollte ich verwenden? | Beginnen Sie mit deterministischen Stage-Metriken und ergänzen Sie anschließend kalibrierte Judges sowie produktspezifische Prüfungen. | Beste Tools für RAG Evaluation | Metriken für RAG Evaluation |
| Welches OCR Model sollte ich für Document AI verwenden? | Nutzen Sie klassisches OCR für sauberen Druck, einen spezialisierten Parser für strukturierte Seiten und ein Document VLM, wenn visuelles Reasoning erforderlich ist. | Beste OCR Models | OCR Guide |
| Welches NER Model sollte ich verwenden? | Nutzen Sie spaCy für stabile Labels, GLiNER für wechselnde Labels, einen überwachten Encoder bei vorhandenen Daten oder ein LLM für datensätze mit hohem Reasoning-Anteil. | Beste NER Models | NER Guide |
| Welchen Search-Ranking-Stack sollte ich aufbauen? | Beginnen Sie mit BM25, ergänzen Sie Dense Recall, führen Sie komplementäre Ergebnisse zusammen und wenden Sie anschließend Reranking auf eine durch die Latency begrenzte Shortlist an. | BM25 vs. Embeddings vs. Rerankers | Search-Ranking-Stack |