Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
Kapitel 11 — Observability, Logging und Incident Response
In probabilistischen Systemen bedeutet das Fehlen eines vollständigen Logs das Fehlen eines forensischen Beleges — und das Log muss die exakte Modellversion, den Prompt, den abgerufenen Kontext, die Werkzeugausgaben und die Sampling-Parameter erfassen, mit denen sich die Interaktion reproduzieren ließe.
2026-05-20
Kapitel 7 — Halluzinationen und Zuverlässigkeit
Ein LLM ist per Konstruktion überzeugter, als es sollte — sein Trainingsziel belohnt Wahrscheinlichkeit auf dem beobachteten Token, nicht Richtigkeit — und Zuverlässigkeits-Engineering ist die Disziplin, Kalibrierung, Verankerung und Verifikation nachzurüsten.
2026-05-16
Kapitel 6 — Risiken retrieval-augmentierter Generierung
Ein Retrieval-Index erbt das Vertrauensprofil jeder Quelle, die er aufnimmt, und die niedrigst-vertraute Quelle dominiert — deshalb lebt die Sicherheit von RAG-Systemen an den Aufnahme- und Retrieval-Grenzen, nicht am Modellaufruf.
2026-05-15
Kapitel 5 — Input-Validierung und Output-Filterung
Input-Validierung und Output-Filterung komponieren zwei unabhängige Fehlerwahrscheinlichkeiten, deren Produkt kleiner ist als jede allein — und beide müssen gemessen, nicht behauptet werden, damit die Sicherheitsaussage echten Traffic überlebt.
2026-05-14
Kapitel 2 — Bedrohungsmodellierung für LLM-Systeme
Shostacks vier Fragen, STRIDE, PASTA und MITRE ATLAS angewendet auf ein System, dessen mächtigste Komponente jede Eingabe als potenziell instruktiv liest — und warum ein Diagramm mit „einer Box namens LLM" den größten Teil der sicherheitsrelevanten Struktur verbirgt.
2026-05-11
Kapitel 1 — Warum KI-Sicherheit anders ist
KI-Sicherheit ist keine Code-Sicherheit mit neuer Angriffsliste — sie ist Verhaltenshüllen-Sicherheit für ein probabilistisches System, dessen Verhalten in ungelesenen Gewichten verteilt liegt und dessen Code und Daten im selben Token-Strom ankommen.
2026-05-10
LLM Primer VII — Einführung in die Reihe & Index
Reihenfinale des LLM Primer. Siebzehn Kapitel walken die KI-Sicherheit von der Bedrohungsmodellierung bis zur regulatorischen Peripherie — der Band, in dem die technischen Bögen der Bände I–VI dem Angreifer begegnen.
2026-05-09
Kapitel 12 — Disaggregiertes Serving und Kubernetes
Prefill und Decode auf separate GPU-Pools trennen, den KV-Cache über NVLink oder InfiniBand transportieren und die Topologie über LeaderWorkerSet, Grove und KAI Scheduler festhalten.
2026-05-04
Kapitel 11 — Die Plattform- und Orchestrierungsschicht
Ray Serve, KServe, BentoML und Triton als vier Antworten auf Replicas, Tenants, Ketten und Quoten — die Wahl ist eine Frage der Ops-Kultur, keine Featureliste.
2026-05-03
Kapitel 8 — KV-Cache-Management der nächsten Generation
PagedAttention als virtueller Speicher für den KV-Cache, H2O- und InfiniGen-Eviction sowie Präfix-Caching mit RadixAttention — der größte ROI-Hebel für System-Prompts, RAG und Agenten-Scaffolds.
2026-04-30
Kapitel 7 — Fortgeschrittene Batching-Strategien
Vom statischen Batching zum iterationsweisen Continuous Batching und Chunked Prefill: Warum Continuous Batching der zentrale Trick ist und den KV-Cache als neuen Engpass ausstellt.
2026-04-29
Kapitel 4 — Spezialisiertes KI-Silizium und ASICs
Groq LPU, AWS Inferentia2, Google TPU und Intel Gaudi 3: wann ASICs GPUs bei Latenz oder Kosten pro Token schlagen und wann GPUs an der Modellvielfalt gewinnen.
2026-04-26
LLM Primer VI — Serieneinführung und Index
Serieneinführung und Index zum Kapitel-für-Kapitel-Walkthrough von LLM Primer VI: LLM-Inferenz als Ingenieursdisziplin, in der Speicherbandbreite, Scheduling und Kosten aufeinandertreffen.
2026-04-22
Kapitel 7 — LLM-Sicherheit und Guardrails
Siebter Beitrag der LLM-Primer-V-Tour. Die neue Sicherheitsachse, die LLM-Anwendungen einführen — welche Instruktionen erreichen das Modell, aus welcher Quelle, mit wie viel Autorität — und die Mitigationsmatrix darum.
2026-04-20
Kapitel 5 — LLM-Anwendungen evaluieren
Fünfter Beitrag der LLM-Primer-V-Tour. Warum assertEqual für LLM-Outputs tot ist und wie die Testdisziplin um verankerte Judges, die RAG-Triade und Trajectory-Tests neu aufgebaut wird.
2026-04-18
Kapitel 4 — KI-Agenten und Tool-Calling
Vierter Beitrag der LLM-Primer-V-Tour. Die Agentenschleife ist generisch; die Werkzeuge sind die Persönlichkeit — Tool-Schemata, Fehlerverträge und Speicherdisziplin sind die höchsten Hebel.
2026-04-17
Kapitel 3 — Retrieval-Augmented Generation
Dritter Beitrag der LLM-Primer-V-Tour. Die RAG-Pipeline von Anfang bis Ende — und warum jede Qualitätsklage im Kern eine Chunking-Klage ist, die sich verkleidet hat.
2026-04-16
Kapitel 2 — Foundation Models und Prompt-Engineering
Zweiter Beitrag der LLM-Primer-V-Tour. Prompt-Engineering als Engineering: Modellwahl, Sampling-Parameter, Prompt-Anatomie und strukturierte Outputs als vier Steuerflächen.
2026-04-15
LLM Primer V — Serieneinführung und Übersicht
Kapitelweise Tour durch LLM Primer V — der Band, der KI-Engineering als eigenständige Disziplin behandelt und die acht Flächen abschreitet, an denen produktive LLM-Systeme leben.
2026-04-13Kapitel 10 — Langzeit-Gedächtnis
Zehnter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Kurzfristgedächtnis über Fenster und ReAct-Scratchpads, Langfristgedächtnis über episodische Vektoren und semantische Stores und die Verdichtungstechniken, die einen Agenten über Stunden und Tage produktiv halten.
2026-04-08Kapitel 9 — Das Aufmerksamkeitsbudget verwalten
Neunter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Context Rot, die Lost-in-the-Middle-Klippe, Tool-Loadout-Rot und die drei architektonischen Antworten — MCP, RAG, Fine-Tuning — auf die Frage, wo das fehlende Wissen eines Modells tatsächlich hingehört.
2026-04-07Kapitel 8 — Architektonische Deployment-Layouts
Achter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Die drei Deployment-Layouts, die im MCP-Ökosystem entstanden sind — wiederverwendbarer Agent, strenge Reinheit, Hybrid — und die vier bindenden Beschränkungen, die entscheiden, welches zu welchem Projekt passt.
2026-04-06LLM Primer IV — Serieneinführung & Index
Auftakt der kapitelweisen Tour durch Buch IV der LLM-Primer-Reihe — KI-Kognition mit MCP entwerfen. Warum Agenten eine Protokollschicht brauchen, um über Demoware hinauszuwachsen, für wen das Buch geschrieben ist und der Zeitplan der vierzehn Beiträge vom 30. März bis zum 12. April.
2026-03-29Kapitel 11 — Kontinuierliche Updates und Pipeline-Optimierung
Elfter und letzter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. CDC und inkrementelle Indizierung halten den Korpus frisch, semantisches Caching und Model-Tiering halten die Latenz unten, und eine vierstufige Feedback-Schleife schließt die Lücke zwischen dem, was die Produktion dem Team sagt, und dem, was das Team tatsächlich ändert — plus eine Brücke zu Band IV über das Model Context Protocol.
2026-03-28Kapitel 10 — Führende Evaluations-Frameworks
Zehnter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Ein Feldführer zu den Frameworks, die die Evaluations-Triade in etwas verwandeln, das ein Team tatsächlich fahren kann — RAGAS, TruLens, DeepEval auf der einen Seite, Braintrust, LangSmith, Phoenix, Galileo, Opik auf der anderen, und die Evaluation Gap, die noch keiner geschlossen hat.
2026-03-27Kapitel 9 — Die RAG-Evaluations-Triade
Neunter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Ein RAG-System kann an drei verschiedenen Stellen versagen, und die Versagen sehen von außen identisch aus — die Evaluations-Triade aus Context Relevance, Groundedness und Answer Relevance ist das kleine Vokabular, das verhindert, dass man einen Bug repariert, während man einen anderen misst.
2026-03-26Kapitel 8 — Datenanonymisierung in der RAG-Pipeline
Achter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Pre-Generation gegen Post-Generation, die drei Technik-Familien — Masking, synthetischer Ersatz, differenzielle Privatsphäre — und der Utility-Privacy-Tradeoff, der bestimmt, ob das System überhaupt nützlich bleibt.
2026-03-25Kapitel 7 — Zugriffskontrolle umsetzen
Siebter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Dokumentbezogene ACLs als Fundament, RBAC mit Microsoft Purview Sensitivity Labels, ReBAC mit Zanzibar und SpiceDB und die Pre-Filter-gegen-Post-Filter-Disziplin, die unter allen läuft.
2026-03-24Kapitel 6 — Bedrohungsmodelle und Schwachstellen von RAG
Sechster Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Die erweiterte Angriffsfläche von Retrieval — Korpus-Vergiftung, adversariale Chunks, indirekte Prompt Injection, Embedding-Inversion und das Confused-Deputy-Problem in agentischem RAG. Konkrete Angriffe, jeder demonstriert, jeder reproduzierbar.
2026-03-23Kapitel 5 — Die Retrieval-Pipeline architektonisch denken
Fünfter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Warum eine einzelne Vektorsuche keine Pipeline ist — hybrides Retrieval, Reciprocal Rank Fusion, Cross-Encoder-Reranking und query-seitiges Rewriting und HyDE — zusammengesetzt zur Produktionsarchitektur, auf die gereifte RAG-Systeme zulaufen.
2026-03-22Kapitel 4 — Die richtige Vektordatenbank wählen
Vierter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Die architektonische Trennung zwischen purpose-built Vektordatenbanken und Postgres-artigen Erweiterungen, die Managed-Leader (Pinecone, Vertex), das Open-Source-Feld (Qdrant, Milvus, Weaviate), die Embedded-Optionen und die drei operativen Achsen — Residency, Betrieb, Kosten — die die echte Wahl treffen.
2026-03-21Kapitel 3 — Fortgeschrittene Chunking-Frameworks
Dritter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Das Chunking-Spektrum von Fixgröße bis strukturbewusst, der Overlap-Mythos, die Kontextklippe, die Retrieval still zerstört, und die Techniken Contextual Retrieval und Late Chunking, die die Frontier neu geformt haben.
2026-03-20Kapitel 2 — Intelligentes Document-Parsing
Zweiter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Warum eine PDF keine Textdatei ist, was layoutbewusste Parser tatsächlich erhalten, die aktuelle Werkzeuglandschaft (LlamaParse, Docling, Unstructured, Marker-PDF, Firecrawl, DeepSeek-OCR) und der multimodale Pfad, der direkt über Seitenbilder abruft.
2026-03-19Kapitel 1 — Die Evolution der RAG-Architektur
Erster Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Die vier architektonischen Haltungen von RAG — Naive, Advanced, Modular, Agentic — lesen sich als eine Geschichte darüber, wie man dem LLM Schritt für Schritt mehr Handlungsspielraum übergibt, und die ehrliche Antwort darauf, wann Fine-Tuning das bessere Werkzeug ist als Retrieval.
2026-03-18LLM Primer III — Serieneinführung und Übersicht
Auftakt der kapitelweisen Tour durch Band III der LLM-Primer-Reihe — Enterprise-KI mit RAG. Warum Retrieval-Augmented Generation von außen einfach aussieht und in Wahrheit ein Stapel von Disziplinen ist, für wen das Buch geschrieben ist, und der Fahrplan für die elf Beiträge vom 18. bis 28. März.
2026-03-17Kapitel 12 — Dein eigenes LLM-System bauen: Von Datensätzen bis zur Produktion
Kapitel 12 der LLM Primer I Serie. Das Abschlusskapitel. Was es wirklich braucht, um ein LLM-getriebenes System End-to-End zu bauen — Datensatz-Lizenzierung, Trainings-Pipelines, Evaluations-Frameworks, der integrierte Anwendungs-Stack und die Fallstudien-Muster, die erfolgreiche Deployments von gescheiterten Piloten unterscheiden.
2026-03-01Kapitel 11 — Spitzenforschung: MoE, Reasoning-Modelle und die neue Skalierungsachse
Kapitel 11 der LLM Primer I Serie. Die Forschungsfronten, die jetzt Produktionsrealität sind — Mixture-of-Experts, Retrieval-Memory, native multimodale Tokenisierung, kontinuierliches Lernen und das Inference-Time-Scaling-Paradigma, das die heutigen Reasoning-Modelle hervorgebracht hat. Die größte inhaltliche Erweiterung der Ausgabe 2026.
2026-02-28Kapitel 9 — Leistung, Skalierung und Kosten: Die echten Engineering-Trade-offs
Kapitel 9 der LLM Primer I Serie. Die operativen Realitäten beim Betrieb von LLMs im großen Maßstab — Modellgröße versus Fähigkeit, der Trade-off zwischen Latenz und Throughput, Kostenökonomie, Quantisierung und Edge-Deployment. Warum Frontier-Modelle oft die falsche Wahl sind, selbst wenn du sie dir leisten kannst.
2026-02-26Kapitel 8 — LLMs in Anwendungen einsetzen: Chatbots, Code, Extraktion und Agenten
Kapitel 8 der LLM Primer I Serie. Die Anwendungsmuster, die wirklich in Produktion ausgeliefert werden — Chatbots, Zusammenfassung, Code-Assistenten, strukturierte Extraktion und der Aufstieg agentischer Systeme, in denen das Modell eine Tool-Use-Schleife steuert. Plus die Benchmarks, die jeder Ingenieur namentlich kennen sollte.
2026-02-25Kapitel 7 — Jenseits der Vorhersage des nächsten Tokens: Embeddings, Retrieval und Multimodalität
Kapitel 7 der LLM Primer I Serie. Die Fähigkeiten, die einen Next-Token-Predictor in viel mehr verwandeln — Embeddings, semantische Suche, Retrieval-Augmented Generation und der Übergang zu multimodalen Eingaben. Wie RAG ein LLM tatsächlich in echten Dokumenten geerdet hält, statt zu fabulieren.
2026-02-24Kapitel 6 — Feinabstimmung und Adaption: Vom rohen Modell zum hilfreichen Assistenten
Kapitel 6 der LLM Primer I Serie. Der vollständige Adaptionsstack — vom günstigen Prompt-basierten Steuern über parametereffiziente Feinabstimmung bis zum vollen Alignment mit RLHF und seinen modernen Nachfolgern wie DPO. Warum sich Closed-Model-APIs heute hauptsächlich beim Post-Training unterscheiden.
2026-02-23
Die LLM Primer Serie — Ein Feldhandbuch zur generativen KI, Band für Band aufgebaut
Die LLM Primer Serie — ein vollständiger siebenbändiger Feldführer zu generativer KI von Sho Shimoda. Von Grundlagen bis Sicherheit. Enthält Physical AI als Schwesterband. Alle 7 Bände auf Amazon erhältlich.
2026-02-15