Blog & Artikel

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Spring Boot Actuator Endpoints

Was heißt eigentlich "production-ready"?

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Eine kurze Geschichte von HTTP

Wie sich HTTP über die Jahre entwickelt hat: Von HTTP/1.0 zu HTTP/3.0

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RAG – Die Architektur zuverlässiger KI

Wie können wir sicherstellen, dass KI-Systeme präzise, nachvollziehbar und stets auf dem neuesten Stand sind? Alle Large Language Models (LLMs) haben ein Cut-off-Datum, an dem ihr Weltwissen endet. Und über Unternehmensinterna wissen sie nichts. Dazu haben selbst die führenden Modelle noch Halluzinationsraten, die man nicht völlig ignorieren kann. Sie bieten aber gewaltiges Potenzial für Produktivität, Effizienz und Kreation. Retrieval-Augmented Generation (RAG) setzt genau hier an: LLMs werden durch gezielte Informationsbeschaffung erweitert.

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Document Ingestion

Das Fundament eines RAG-Systems

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Immer up to date

Das Class-File API für den programmatischen Umgang mit Bytecode

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Retrieval-Augmented Generation

Was tun wir, wenn ein LLM-getriebenes System hochspezialisiertes Unternehmenswissen benötigt, das nicht im ursprünglichen Modell-Training enthalten war? Während LLMs ein enormes Potenzial besitzen, um auf Basis ihres umfassenden Wissensschatzes durch das Training generische Anfragen zu beantworten, zeigen sich ihre Schwächen, wenn es um aktuelle, spezialisierte oder verifizierte Informationen geht.

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Bessere APIs, aber wie?

API Linting mit Spectral verbessert die Qualität von APIs

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APIs als strategische digitale Bausteine

APIs, Optionalität, und die Wissenschaft glücklicher Zufälle

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Survivorship Bias

Erfolgsgeschichten inspirieren uns. Sie prägen unser Bild davon, was möglich ist – und manchmal auch, was wir für wahrscheinlich halten. Doch der Schein trügt: Wer nur auf die sichtbaren Erfolge blickt, ignoriert all jene, die es nicht geschafft haben. Dieses Phänomen nennt sich Survivorship Bias. Der folgende Blogpost zeigt anhand von Beispielen aus IT-Projekten, Wirtschaft und Medizin, warum diese Wahrnehmungsverzerrung gefährlich ist – und wie man ihr entgegenwirken kann.

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API Drift

Wenn APIs Unbeschriebenes tun

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Back to Basics: Gute Architektur muss nicht „trendy“ sein

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LLMs mit Spring AI integrieren

Die gesamte Welt spricht aktuell über Generative KI und Large Language Models (LLMs). Und auch wenn ich persönlich das Thema aktuell als zu sehr gehypt empfinde, sollten wir solche Trends nicht komplett verschlafen. Daher zeigt dieser Artikel, wie sich LLMs mit Spring AI integrieren lassen.

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Wenn das Weltbild wackelt

Manchmal sind es die kleinen Details, die das Weltbild verändern; wenn sich der Schleier der Magie lüftet und das Handwerk des Magiers sichtbar wird

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Monokausalität: Warum wir einfache ­Erklärungen lieben

Menschen, Muster, Motivation: Sozialpsychologie in der IT

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Besseres RAG mit hybrider Suche

Eine Komponente von RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist das Retrieval. In anderen Worten haben wir ein Suchproblem zu lösen. Wenn man Artikel über RAG liest, bekommt man den Eindruck, dass die Vektorsuche ein essentieller oder sogar der einzige Bestandteil sei. In diesem Blogpost sehen Sie, warum das nicht zum Ziel führt.

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Use webjars-locator-lite with internal WebJars

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Generative KI: Das Ende von „zu teuer“ in Unternehmenssoftware?

Features, die bisher außer Reichweite waren

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LLM-assisted Abbreviation Mining for Legacy Systems

This blog post shows the process of mining abbreviations and discovering first concepts a COBOL legacy mainframe codebase is made of with the help of Large Language Models. It uses Python, pandas and Claude 3.5 Sonnet to generate insights that can be gathered from such a simple thing like a list of files.

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Diverse Kommandozeilenwerkzeuge für Container und Kubernetes

Mehr Auswahl im Kommandozeilenwerkzeugkasten

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Pragmatische Evolution von Platform Engineering für die Cloud

Organisatorische und kulturelle Transformation

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Java und seine Annotationen

Java-Code ohne Annotationen ist heute kaum mehr denkbar, auch wenn es hieran immer wieder Kritik gibt. Doch, kaum zu glauben, es gab auch eine Zeit vor diesen. Drei Anwendungsfälle demonstrieren, wie diese Probleme vor der Einführung von Annotationen gelöst wurden und wie es auch heute ohne diese gehen könnte.

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Spring Boot und explodierte JARs

Spring Boot Deployments effizienter machen

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Entwickler skalieren anders als Applikationen

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Here’s All You Need To Know To Start Building With Generative AI

Curious on how to start building with Generative AI? This guide covers the basics, from deploying local models to utilizing tools like Huggingface and LangChain. Learn to create your first AI application, manage customer feedback, and grasp key concepts such as context windows and vectorization. Discover practical examples and essential resources to help you get started.

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Mehr aus Git machen

Einfache Konfigurationsanpassungen für mehr Komfort