Blog & Articles

Blog Post

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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Spring Boot Actuator Endpoints

Was heißt eigentlich "production-ready"?

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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

The Foundation of a RAG System

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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

How do we handle situations where an LLM-driven system requires highly specialized enterprise knowledge that wasn’t included in the original model training? While LLMs have enormous potential to answer generic queries based on their comprehensive knowledge from training, they show limitations when it comes to current, specialized, or verified information.

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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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Implementing GitOps without Kubernetes

“GitOps only works with Kubernetes as the operating platform!” This persistent misconception about GitOps might explain why it hasn’t become a standard workflow tool for software delivery yet. Most available GitOps tools require Kubernetes. However, GitOps fundamentally means using a version control system (VCS) like Git as an interface for a software agent to handle deployment and operational tasks within a target environment.

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Survivorship Bias

Menschen, Muster, Motivation: Sozialpsychologie in der IT

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API Drift

Wenn APIs Unbeschriebenes tun

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

Schlägt man ein IT-Magazin oder das Programm einer IT-Konferenz auf, springt dem Leser sofort der Hype ins Gesicht: Gestern waren es Microservices, die uns vor den zu groß geratenen Monolithen retten werden, heute ist es die generative KI, die als Heilsbringer oder Unheilstifter stilisiert wird. Dabei ist es auch ohne dieses Hintergrundrauschen nicht einfach, gute Architekturentscheidungen zu treffen.

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LLMs mit Spring AI integrieren

Spring AI stellt sich vor

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Better RAG With Hybrid Search

Why the overemphasis on vector search does not solve the problem

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When the Worldview is Shifting

Large Language Models (LLMs) can feel like magic. We observe them and imagine that they work in a certain way. Then something surprises us, shattering the illusion and fundamentally reshaping our understanding. In this blogpost I’ll show you one such surprise from my own experience, and I believe that your worldview will have changed at the end.

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Monokausalität: Warum wir einfache ­Erklärungen lieben

Menschen, Muster, Motivation: Sozialpsychologie in der IT

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Use webjars-locator-lite with internal WebJars

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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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Generative AI: The End of “Too Expensive” in Business Software?

Exploring Features That Were Once Out of Reach

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Java and its annotations

Java code without annotations is hardly conceivable nowadays, even though it is constantly criticized. It’s hard to believe that there was a time before them. Three use cases demonstrate how these problems were solved before the introduction of annotations and how things could work without them today.

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Pragmatische Evolution von Platform Engineering für die Cloud

Organisatorische und kulturelle Transformation

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Spring Boot und explodierte JARs

Spring Boot Deployments effizienter machen

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Entwickler skalieren anders als Applikationen

Interne Plattformen können die unternehmenseigene Softwareentwicklung beschleunigen, indem sie die mentale Belastung der Entwicklungsteams reduzieren. Als Abstraktionsschichten konzentrieren sie sich auf die wesentliche Fach- und Laufzeitdomäne. Wenn sie sorgfältig gebaut sind, durchbrechen sie alte Konflikte und erlauben zum Beispiel den Entwicklungsteams viel Innovationsfreiheit trotz (oder dank) hoher Standardisierung. Allerdings erfordert dies ein Umdenken über den Wert von Wiederverwendung und auch eine Kehrtwende von Projekten hin zu internen Produkten. Organisationen, die der Versuchung erliegen, bestehende Betriebsschichten oder Frameworks in “Plattformen” umzubenennen, dürfen daher keine Wunder erwarten.

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