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Meine Gedanken zu allem, von Führung über Technologie bis hin zu Unternehmertum und zurück.
Interim CTO vs. Fractional CTO
Fractional CTO und Interim CTO - dasselbe oder verschieden? Und was bedeuten diese Unterschiede für Sie als Unternehmen, das einen Experten benötigt, um die Führungslücke zu füllen?
Die besten AI-Tools
Eine aktualisierte Liste der besten AI-Tools. Die Landschaft verändert sich rasant. Setzen Sie ein Lesezeichen, um auf dem Laufenden zu bleiben!
Fine-Tuning eines Chat GPT AI Model LLM
Lassen Sie uns erkunden, wie einfach es ist, ein bestehendes Modell mit OpenAIs Chat GPT Modellen zu fine-tunen. Aber vielleicht - nur vielleicht - ist ein RAG der bessere Ansatz für den Einstieg mit eigenen LLMs. Lassen Sie uns das untersuchen!
Über modulare Monolithen
Wenn es um Microservices geht, erinnere ich mich immer an Martin Fowlers Zitat: '...Sie sollten nicht mit einer Microservices-Architektur beginnen. Starten Sie stattdessen mit einem Monolithen, halten Sie ihn modular und teilen Sie ihn in Microservices auf, sobald der Monolith zum Problem wird.' Schauen wir uns an, wie wir das in die Praxis umsetzen können.
Privatracker Tech Stack
Privatracker ist ein SaaS-Tool, das als datenschutzfreundliche Alternative zu traditionellen Web-Analytics-Plattformen wie Google Analytics dient. Schauen wir uns den Tech Stack an und diskutieren Ansätze und Alternativen.
RAG LLM - Meta Llama 3.2 vs OpenAI GPT-4o
Retrieval-Augmented Generation (RAG) bietet eine großartige Möglichkeit, Large Language Models (LLMs) mit Daten zu versorgen und Antworten basierend auf Ihren eigenen Inhalten zu generieren. Die Verwendung privater LLMs wie Metas Llama 3.2 ist besonders vorteilhaft beim Umgang mit sensiblen Daten. Aber was ist, wenn Ihr Anwendungsfall keine sensiblen Daten betrifft? Kann ein öffentlich zugängliches Modell wie OpenAIs GPT-4o das Ergebnis verbessern? Vergleichen wir!
RAG LLMs verbessern
In meinem vorherigen Blogbeitrag habe ich mit einem lokal laufenden Llama32-Modell experimentiert, um Fragen anhand meiner potenziell sensiblen Inhalte zu beantworten. Obwohl es einigermaßen funktionierte, war ich nicht vollständig zufrieden mit den Ergebnissen. Schauen wir, ob wir das verbessern können.
Eigenes LLM mit RAG
Kürzlich habe ich an Tech-Diligence- und Strategieprojekten gearbeitet, bei denen es darum ging, schnell auf verstreute Informationen aus verschiedenen Berichten und Dokumenten zuzugreifen. Das Verständnis von Unternehmensprodukten, Roadmaps und Kundensegmenten ist entscheidend, und die Konsolidierung dieser Daten in einer einzigen Quelle ist ein guter Anfang, reicht aber oft nicht aus. Large Language Models (LLMs) bieten eine Lösung, indem sie direkte Fragen ermöglichen. Ich habe eine Pipeline implementiert, die sensible Daten sicher verarbeitet und Fragen umfassend beantwortet. Schauen wir es uns an.
Gute RESTful APIs
Dieser Blogbeitrag vertieft die Feinheiten der Gestaltung guter RESTful APIs. Wir untersuchen, warum gutes API-Design entscheidend ist, den 'API First'-Ansatz, die Bedeutung klarer Dokumentation und warum eine einzige Quelle der Wahrheit für den Erfolg essenziell ist.
Toyota Production System
In der Softwareentwicklung sind Effizienz und Effektivität entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit und Innovation. Eine der einflussreichsten Methoden zur Erreichung dieser Ziele ist das Toyota Production System (TPS), das vieles von dem inspiriert hat, was wir heute als XP, Scrum und Agile kennen.
