Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
Kapitel 10 — Sichere LLM-Architekturen entwerfen
Ein Modell, das von einem Angreifer über eine eingespeiste Eingabe angewiesen wurde, versucht diese Anweisungen mit den Fähigkeiten auszuführen, die das umgebende System bereitstellt — daher entscheidet die Architektur, nicht das Modell, über die Obergrenze jeder erfolgreichen Kompromittierung.
2026-05-19
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 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 10 — Die LLM-Engine-Schicht
vLLM als Python-nativer Standard, TensorRT-LLM als kompilierte Durchsatzwette, SGLang mit RadixAttention für agentische Präfixe — und wie man Engines nach Arbeitslastform statt Benchmark wählt.
2026-05-02
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 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
Kapitel 1 — Die Disziplin des KI-Engineerings
Erster Beitrag der LLM-Primer-V-Tour. Warum das Demo funktioniert und das Produktivsystem nicht — kein Modellproblem, sondern ein Ingenieurproblem mit einem Namen: KI-Engineering ist die deterministische Hülle um den probabilistischen Kern.
2026-04-14
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 14 — Benchmarking, Testen und Performance
Fünfzehnter und letzter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Der MCP-Universe-Benchmark auf echten Servern, die zwei systemischen Fehlermodi, die er enthüllte, die Zehnfach-Durchsatzlücke zwischen Session-per-Request und geteilten Session-Pools und die Brücke zu Band V.
2026-04-12Kapitel 11 — Angriffsflächen und Protokoll-Schwachstellen
Elfter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Die klassischen Angriffe an MCP angepasst — Confused Deputy, Token-Passthrough, Session-Hijacking — die Protokoll-Schwachstellen rund um Capability-Eskalation und unauthentifiziertes Sampling und die implizite Vertrauenspropagation, die Kontextvergiftung zu einem strukturellen Problem macht.
2026-04-09Kapitel 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 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.
2026-04-06Kapitel 7 — Fortgeschrittene kollaborative und dynamische Muster
Siebter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Roundtable-Konsens, Handoff-Routing und magentische Orchestrierung — die Muster, die entstehen, wenn die Topologie pro Request gebaut werden muss, mit den Fehlermodi (Nicht-Terminierung, Fehlrouting, durchgegangenes Planen), die die einfacheren Muster vermeiden.
2026-04-05Kapitel 6 — Grundlegende Orchestrierungsstrategien
Sechster Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Die zwei grundlegenden Orchestrierungsformen — sequenzielle Pipelines und nebenläufige Scatter-Gather — und die vorgelagerte Frage, die jedes Team stellen sollte: ist ein Multi-Agent-System überhaupt die richtige Antwort?
2026-04-04Kapitel 3 — Server-Primitives: Kontext und Fähigkeiten freigeben
Dritter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Die drei Nomen, die ein MCP-Server anbieten kann — Resources (Lesezustand), Prompts (wiederverwendbares Gerüst), Tools (Schreibaktionen) — ihre Schemata, ihre Lebenszyklen, ihre Fehlermodelle und die Disziplin, das richtige Primitiv zu wählen.
2026-04-01Kapitel 1 — Die KI-Integrationskrise und der Aufstieg der agentischen Architektur
Erster Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Warum monolithische Agenten ausfransen, je länger ihre System-Prompts werden, das darunterliegende N-mal-M-Integrationsproblem und der Übergang vom Prompt-Engineering zum Context-Engineering, den MCP ermöglichen soll.
2026-03-30Kapitel 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 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 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 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 10 — Sicherheit, Ethik und Vertrauen: Jenseits des Marketings
Kapitel 10 der LLM Primer I Serie. Das ehrliche Bild der LLM-Sicherheit — warum Halluzinationen mechanisch auftreten, wo Bias wirklich lebt, wie geschichtete Guardrails funktionieren und warum Governance die institutionelle Schicht ist, die technische Kontrollen nicht ersetzen können. Für Praktiker, die sicher ausliefern müssen.
2026-02-27Kapitel 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 4 — Die Transformer-Architektur: Im Motor moderner KI
Kapitel 4 der LLM Primer I Serie. Eine Tour durch den Transformer-Block — wie Self-Attention, Positional Encoding und gestapelte Schichten zusammenwirken, um die Architektur zu erzeugen, auf der jedes moderne LLM aufgebaut ist. Mit einer klaren Erklärung, warum das Skalieren von Transformern funktioniert und was es kostet.
2026-02-21
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